如何Yolo如何计算YOLO 9000中的P(对象)
发布时间：2020-12-20 13:17:10 所属栏目：Python 来源：网络整理
导读：目前我正在测试用于物体检测的yolo 9000模型,在文章中我理解图像在13X13盒子中被分割,在每个盒子中我们计算P(对象),但我们如何计算呢？模型如何知道这个盒子里是否有物体,我需要帮助才能理解 我正在使用tensorflow 谢谢, 解决方法 正如他们在 paper(第2页第2
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目前我正在测试用于物体检测的yolo 9000模型,在文章中我理解图像在13X13盒子中被分割,在每个盒子中我们计算P(对象),但我们如何计算呢？模型如何知道这个盒子里是否有物体,我需要帮助才能理解
我正在使用tensorflow 谢谢, 解决方法
正如他们在
paper(第2页第2节)中提到的那样,自信得分是= P(对象)* IOU.但是在那一段他们提到如果有一个物体,那么自信得分将是IOU,否则为零.所以这只是一个指导方针.
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