Я смотрел видео по алгоритму Yolo от Эндрю Нг. Это изображение из упражнения по назначению, которое гласит: Если центр / средняя точка объекта попадает в ячейку сетки, эта ячейка сетки отвечает за обнаружение этого объекта.
ТАКЖЕ: По моему мнению, шаги для YOLO: 1. Определяем размер сеток, количество анкерных ящиков и количество классов. 2. Предположим, мы выбрали 5 якорных прямоугольников, тогда al go выберет 5 ограничивающих прямоугольников для каждой сетки. 3. Теперь он удаляет ограничивающие прямоугольники, где P c (вероятность присутствия объекта) <(некоторые значения по нашему выбору) </strong>. 4. Затем он выбирает ограничивающую рамку с самым высоким P c. 5. Он также удаляет ограничивающие прямоугольники, у которых iou (с самым высоким прямоугольником P c)> (какое-то значение по нашему выбору) .
Мои вопросы:
- Если вышеперечисленные шаги неверны.
- Почему al go применяет 5-й шаг.
- Как ограничивающие рамки превышают размер своей сетки, где как текст в изображение говорит об обратном.