YOLO V3 objectness标签
3
收藏
YOLO V3 模型里有个objectness标签，开始我也是一脸懵逼。查阅资料后总结如下： objectness可以具象化理解为“置信度”；objectness对应的是布尔值类型的二分类标签通常是1和0（也有-1），理解成对应True和false逻辑值。 由于每个真实框只对应一个objectness标签为正的预测框，如果有些预测框跟真实框之间的IoU很大，但并不是最大的那个，那么直接将其objectness标签设置为0当作负样本，可能并不妥当。为了避免这种情况，YOLO-V3算法设置了一个IoU阈值iou_thresh，当预测框的objectness不为1，但是其与某个真实框的IoU大于iou_thresh时，就将其objectness标签设置为-1，不参与损失函数的计算。
收藏
点赞
3
个赞
请登录后评论
TOP
切换版块
感谢 很有启发
YOLOV3比Faster RCNN难理解一点