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你好up主,之前看过你视频提到tiny-yolov4的anchor_mask是对编号1,2,3,3,4,5这几个anchor进行提取,其中编号3重复使用了两次,但是你没有说原因。在我详读代码过程中我发现这视乎有点小问题,比如在train.py文件72行,使用了这种方法获得anchor_mask,但是在107--116行计算真实框和哪个先验框最契合这个步骤中是对整个anchors进行比对,也就是说编号0的anchor也是算在内的,但是在118--129行,特别是第120行来对box匹配anchor时,由于anchor_mask选取问题并没有考虑到编号为0的情况,因此这部分box在训练中应该是被省略了。通过修改,我训练了我自己的数据集发现修改了anchor_mask后模型效果确实有提升,并且视乎对小目标预测效果更好。
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这个先眼眶这样设置是因为作者这样做……应该是在数据集上表现更好所以才这样,不过如果你改了之后有效果也是好事
Sorry, something went wrong.
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你好up主,之前看过你视频提到tiny-yolov4的anchor_mask是对编号1,2,3,3,4,5这几个anchor进行提取,其中编号3重复使用了两次,但是你没有说原因。在我详读代码过程中我发现这视乎有点小问题,比如在train.py文件72行,使用了这种方法获得anchor_mask,但是在107--116行计算真实框和哪个先验框最契合这个步骤中是对整个anchors进行比对,也就是说编号0的anchor也是算在内的,但是在118--129行,特别是第120行来对box匹配anchor时,由于anchor_mask选取问题并没有考虑到编号为0的情况,因此这部分box在训练中应该是被省略了。通过修改,我训练了我自己的数据集发现修改了anchor_mask后模型效果确实有提升,并且视乎对小目标预测效果更好。
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