汉阳网站建设鄂icp,用page打开wordpress,如何建一个自己的网站,俄文淘宝网站建设1 V4版本概述 集各种优秀方案于一身#xff0c;嫁接了众多主流的目标识别方面的情况。
V4 贡献 3. 数据增强策略分析
BOF
Bag of freebies(BOF)
Mosiac 数据增强
Mixup 比如将狗和猫的两张图片混合#xff0c;一半猫#xff0c;一半狗。 label 也变成 Dog 0.5 , Cat 0…1 V4版本概述 集各种优秀方案于一身嫁接了众多主流的目标识别方面的情况。
V4 贡献 3. 数据增强策略分析
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Mosiac 数据增强
Mixup 比如将狗和猫的两张图片混合一半猫一半狗。 label 也变成 Dog 0.5 , Cat 0.5
Cutout, 将狗的部分身体挡住学习局部提高难度CutMix 将其他类别的如猫提出来挡住狗的一部分。 标签如改成Dog 0.6 Cat 0.4 yolov4作者参考以上方法参考CutMix各个图像按照原有的图像增强方法进行增强然后将4张图像拼接成一张进行训练。
数据增强
Random EraseHide and Seek
4. DropBlock与标签平滑方法 引入噪音干扰增强当前的输入 DropBlock Dropout 为了防止过拟合随机的杀死一些神经元 DroBlack杀死部分模块比如将眼镜、耳朵等块挡住降低过拟合风险提高泛化能力。 Label Smoothing 神经网络自觉不错经常过拟合 修改标签进行标签平滑提高抗过拟合能力。使主要标签占大比例如0.95
5. 损失函数遇到的问题
IOU损失 IOU0,会出现梯度消失的情况 引入CC可以把A、B包含在内
6. CIOU损失函数的定义 yolov4最终使用CIOU作为损失函数同时考虑了重叠面积IOU中心距离和长宽比
7.NMS细节改进 NMS: 先找置信度值最大的然后将其他的提出掉 Soft-NMS:算完DIOU-NMS后图上绿色框大概率会被干掉。但是图上有2只绿色的应该要被保留。不满足要求的先不直接剔除掉而是对其降分然后在之后看其综合表现如能达标则留下不能达标则剔除。
8. SPP与CSP 网络结构
## SPP 拆成两部分后一部分正常走网络数据量变小了速度变快了。
CBAM attention:百分比挑重点
10 PAN模块 激活函数 整体网络架构
