Какая польза от absolute, jitter, rescore и bias_match в сети YOLOv2 в darknet?

Question

Может кто-нибудь объяснить мне следующее, используемое в сети YOLOv2 в darknet.

absolute=1
jitter=0.2
rescore=0
bias_match=1

Answer 1

jitter может быть [0-1] и использоваться для обрезки изображений во время обучения для дополнения данных.Чем больше значение джиттера, тем больше будет инвариантность нейронной сети к изменению размера и соотношения сторон объектов

rescore определяет, какая функция потерь (дельта, стоимость, ...) будет использоваться

bias_match используется только для обучения, если bias_match = 1, то обнаруженный объект будет таким же, как в одном из якорей, иначе, если bias_match = 0, тогда якорь будет уточняться нейронной сетью.

absolute не используется

Посмотрите ответ великого Алексея для более подробного объяснения параметра cfg: https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/279