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YOLO没有预测边界框

YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它能够在图像或视频中准确地检测和定位多个目标。相比于传统的目标检测算法，YOLO具有更快的速度和更高的准确率。

YOLO的工作原理是将输入图像划分为一个固定大小的网格，并在每个网格中预测目标的边界框和类别。每个边界框由5个参数表示：中心坐标、宽度、高度和置信度。置信度表示该边界框中是否包含目标物体的概率。同时，YOLO还能够预测每个边界框所属的类别。

YOLO的优势在于其高速度和实时性能。由于YOLO只需要一次前向传播就能够得到所有目标的预测结果，因此它能够在实时视频中进行目标检测。此外，YOLO还具有较高的准确率，能够检测出小目标和重叠目标。

YOLO的应用场景非常广泛。它可以用于视频监控系统，实时检测和跟踪行人、车辆等目标。此外，YOLO还可以应用于自动驾驶领域，实现对道路上各种交通标志、行人和车辆的实时检测和识别。另外，YOLO还可以用于图像分析、智能安防、无人机等领域。

腾讯云提供了一系列与目标检测相关的产品和服务，可以帮助开发者快速实现目标检测应用。其中，腾讯云的人工智能计算机视觉（AI Computer Vision）服务提供了基于YOLO算法的目标检测功能。开发者可以通过该服务实现图像和视频中的目标检测，并获取目标的位置和类别信息。

了解更多关于腾讯云人工智能计算机视觉服务的信息，请访问以下链接： https://cloud.tencent.com/product/cv

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手把手教你用深度学习做物体检测(五)：YOLOv1介绍

第一项是格子包含目标的概率，第二项是预测的边界框和真实边界框的交并比(IOU)。如果格子里没有目标，那么置信度应该是0。每个边界框有5个预测：x,y,w,h,confidence。...但是我们的误差度量应该能反映出小的偏离在大边界框中的影响没有在小边界框的影响大（比如100高宽的大框偏移5没什么，但是10高宽的小框偏移5就影响较大了）。...我们采用预测边界框的宽和高的平方根代替直接将预测宽和高的方法，来部分解决这个问题。（平方根可以降低大框和小框的差距，但是差距仍然存在，所以是部分解决。） YOLO的每个格子会预测多个边界框。...（这段中的边界框预测器貌似没有具体的介绍，所以没太弄的明白，但是好在yolo2开始引入了anchor box,并且说明了是通过kmeans的方式来的到，所以这里不深究了。）...4.3 联合Fast R-CNN和YOLO 我们通过利用YOLO给出的边界框的置信度，以及边界框和Fast R-CNN给出的边界框的重合度提升了预测的准确性。

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    Object Detection in Foggy Conditions by Fusion of Saliency Map and YOLO

    因此，YOLO可以用于实时流媒体视频。YOLO在预测边界框方面有一些限制，因为每个矩阵元素只能预测两个框，并且可以有一个类，这样就限制了附近可以预测的对象的数量。...我们提出了融合过程的算法，该算法考虑了在YOLO中显著性地图预测到目标时生成的边界框，以及在YOLO预测到的区域中显著性地图中高于阈值的边界框的平均置信度。最后，对所有的边界框进行合并，得到最优结果。...F、YOLO实时目标检测输入图像由YOLO分割成S×S框。物体中心所在的单元格将导致对该物体的检测。网格中的每个元素估计边界框的数量和与每个框关联的置信值。置信值显示假设如何确定边界框包含该项。...YOLO进行了优化，因为它可以预测网格中每个单元格的边界框。一个边界框预测器在训练时负责每个目标。该算法将检测目标的任务分配给一个预测器。...YOLO产生的矩阵),Rs (lt、rt、lb,rb)(代表平方子矩阵)的角落， (阈值寻找边界框的目标中发现YOLO显著地图)在该地区的预测了意思, 寻找目标边界框(寻找具有像素值的对象的边界框的阈值

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    【目标检测系列】个人整理目标检测框架yolo v1深入剖析

    对于定位误差，即边界框坐标预测误差，采用较大的权重。 另外一点时，由于每个单元格预测多个边界框（即文中的B，B取值为2）。但是其对应类别只有一个。...更重要的是，对于一个grid而言， 若有物体落入边界框中，则计算预测边界框含有物体的置信度Ci真实物体与边界框IoUCi的损失，我们希望两差值越小损失越低。...若没有任何物体中心落入边界框中，则 IoUCi为0，此时我们希望预测含有物体的置信度Ci越小越好。...然而，大部分边界框都没有物体，积少成多，造成loss的第3部分与第4部分的不平衡 这里的两个问题会导致网络不稳定甚至发散 ，解决方法就是： 更重视8维的坐标预测，给这些损失前面赋予更大的loss...首先Yolo各个单元格仅仅预测两个边界框，而且属于一个类别。对于小物体，Yolo的表现会不如人意。这方面的改进可以看SSD，其采用多尺度单元格。

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    YOLO，You Only Look Once论文翻译——中英文对照

    我们的网络使用整个图像的特征来预测每个边界框。它还可以同时预测一张图像中的所有类别的所有边界框。这意味着我们的网络全面地推理整张图像和图像中的所有目标。...每个边界框包含5个预测：xx，yy，ww，hh和置信度。(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。...最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...为了改善这一点，我们增加了边界框坐标预测损失，并减少了不包含目标边界框的置信度预测损失。...YOLO每个网格单元预测多个边界框。在训练时，每个目标我们只需要一个边界框预测器来负责。我们指定一个预测器“负责”根据哪个预测与真实值之间具有当前最高的IOU来预测目标。

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    目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别

    ，YOLOv2和YOLOv3 YOLO系列的结构中，YOLO是没有Anchor的，YOLO只有格子，YOLOv2和YOLOv3带Anchor，但是这并不影响它们边界框中心点的选择，它们的边界框中心都是在预测距离格子左上角点的...特别说明，上图来自《YOLO文章详细解读》 对于上图中蓝色框对应的格子(坐标为(xcol=1,yrow=4)(x_{col}=1,y_{row}=4)(xcol​=1,yrow​=4))，假设它预测的输出是红色框的...YOLO 在边界框尺寸这个方面，YOLO显得非常孤立，因为它是这5个结构中唯一无Anchor的，由于没有先验，所以YOLO在表达(w,h)(w,h)(w,h)时非常的简单粗暴，就是相对于整个图片的比例做了归一化...在YOLOv2中这个形式会变一下，但是本质上是一样的，总结来看，根据边界框预测的4个offset{tx,ty,tw,th}\left \{ t_{x}, t_{y},t_{w},t_{h} \right...YOLO，YOLOv2和YOLOv3 YOLO系列在边界框回归损失上用的是L2，并没有参考RPN。 其他损失 最后就是除了分类损失和回归损失外的其他损失函数，主要是起到辅助作用。

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    一文看尽目标检测：从 YOLO v1 到 v3 的进化之路

    图一：YOLO预测图示 在 test 的非极大值抑制阶段，对于每个边界框，按照下式衡量该框是否应该予以保留。 ?...来预测边界框，网络为每个边界框预测 4 个坐标。...在 YOLO v3[15] 中使用逻辑回归预测每个边界框（bounding box）的对象分数。 如果先前的边界框比之前的任何其他边界框重叠 ground truth 对象，则该值应该为 1。...在 YOLO v3 中，每个框使用多标签分类来预测边界框可能包含的类。该算法不使用 softmax，因为它对于高性能没有必要，因此 YOLO v3 使用独立的逻辑分类器。...虽然在 YOLO v3 中每个网格预测 3 个边界框，看起来比 YOLO v2 中每个 grid cell 预测 5 个边界框要少，但因为 YOLO v3 采用了多个尺度的特征融合，所以边界框的数量要比之前多很多

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    专栏 | 目标检测算法之YOLOv1

    介绍 回顾 YOLO 之前的目标检测算法，都是基于产生大量可能包含物体的先验框，然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...Fig1 事实上，YOLO 并没有真正的去掉候选区，而是直接将输入图片划分成 7x7=49 个网格，每个网格预测两个边界框，一共预测 49x2=98 个边界框。...可以近似理解为在输入图片上粗略的选取 98 个候选区，这 98 个候选区覆盖了图片的整个区域，进而用回归预测这 98 个候选框对应的边界框。...它将图像划分为 S× S 网格，并且每个网格单元预测 B 个边界框，对这些框的置信度以及 C 类概率。这些预测值被编码为 S× S×（B * 5 + C）张量。...在 PASCAL VOC 上，网络预测每个图像的 98 个边界框和每个框的类概率。YOLO 在测试时间速度非常快，因为它只需要一个网络预测，而不像基于分类器的方法，所以速度很快。

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    目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别

    YOLO，YOLOv2 YOLO和YOLOv2是one-stage的结构，没有区域建议，但是YOLO和YOLOv2做分类的时候用的L2 loss，是将分类问题当作回归任务来处理。...下面提到的区别包含了边界框的表示和损失函数，为了表达起来方便，我们把它拆成三个部分，分别是边界框的中心 (...，YOLOv2和YOLOv3 YOLO系列的结构中，YOLO是没有Anchor的，YOLO只有格子，YOLOv2和YOLOv3带Anchor，但是这并不影响它们边界框中心点的选择，它们的边界框中心都是在预测距离格子左上角点的...YOLO 在边界框尺寸这个方面，YOLO显得非常孤立，因为它是这5个结构中唯一无Anchor的，由于没有先验，所以YOLO在表达...YOLO，YOLOv2和YOLOv3 YOLO系列在边界框回归损失上用的是L2，并没有参考RPN。 其他损失 最后就是除了分类损失和回归损失外的其他损失函数，主要是起到辅助作用。

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    用不到 30 行 Python 代码实现 YOLO

    实际上，大多数预测的锚箱都具有非常低的PC（物体存在概率）值。 在生成这些输出向量之后，我们使用非最大抑制来消除不可能的边界框。对于每个类，非最大抑制消除了PC值低于某个给定阈值的边界框。...YOLO使用非极大抑制（NMS） 仅保留最佳边界框。 NMS的第一步是删除检测概率小于给定NMS阈值的所有预测边界框。在下面的代码中，我们将此NMS阈值设置为0.6。...这意味着将删除检测概率小于0.6的所有预测边界框。 什么是交并比阈值（IOU）？...在删除具有低检测概率的所有预测边界框之后，NMS中的第二步是选择具有最高检测概率的边界框，并消除其 交并比 （IOU）值高于给定的所有边界框。 IOU门槛。...这意味着将删除所有相对于最佳边界框的IOU值大于0.4的预测边界框。 ? 然后选择PC值最高的边界框，并删除与此太相似的边界框。它将重复此操作，直到每个类的所有非最大边界框都被删除为止。

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    YOLOv2检测过程的Tensorflow实现

    主要特点有： （1）去掉了全连接层fc ·这样大大减少了网络的参数，个人理解这是yolo2可以增加每个cell产生边界框以及每个边界框能够单独的对应一组类别概率的原因。...4、Main.py：YOLO_v2主函数 对应程序有三个步骤： （1）输入图片进入darknet19网络得到特征图，并进行解码得到：xmin xmax表示的边界框、置信度、类别概率 （2）筛选解码后的回归边界框...darknet19网络得到特征图，并进行解码得到：xmin xmax表示的边界框、置信度、类别概率 （2）筛选解码后的回归边界框——NMS （3）绘制筛选后的边界框 6、Loss.py：Yolo_v2...Loss损失函数（train时候用，预测时候没有调用此程序） （1）IOU值最大的那个anchor与ground truth匹配，对应的预测框用来预测这个ground truth:计算xywh、置信度c...（2）IOU小于某阈值的anchor对应的预测框：只计算置信度c(目标值为0)误差。 （3）剩下IOU大于某阈值但不是max的anchor对应的预测框：丢弃，不计算任何误差。

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    论文精读|5th|YOLO v3的新特性|目标检测|附下载

    特点6：图像有更多的边界框 对于相同的输入图像，YOLO v3比YOLO v2使用了更多的边界框（bounding box）。...比如，对于416 x 416的输入图像，YOLO v2共应用了13 x 13 x 5 = 845个边界框。对于每个cell，采用5个锚箱进行检测。 而YOLO v3则在三个不同的尺度设置了边界框。...同样的416 x 416图像，预测用边界框的数量则达到10647个。也就是说，YOLO v3预测用的边界框数量比YOLO v2多10倍之多，这也是YOLO v3速度慢的原因所在。...这里不打算解释COCO基准测试是如何工作的，因为它超出了本文的范围，但是在COCO 50基准测试中，50这个数值是用来衡量预测的边界框与对象的Ground Truth框贴合的程度的。...如果预测的边界框与Ground Truth框之间的IoU小于0.5，则该预测被归类为定位错误，并标记为假阳性。

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