为什么yolov5做分割,输入的是要分割的目标的一系列的坐标点,最后模型可以学习到将完整的目标给分割出来。也就是输入的是一系列坐标而不是逐像素点的分割图,却能实现分割效果,而不是同样输出一系列的坐标点,再使用opencv通过模型预测的一系列坐标点进行抠图实现分割。
我的猜测难道是,当初模型在输入的时候,就通过这一系列的坐标点分割出目标作为标签进行训练了吗?
感谢各位师兄分析一下。
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yolov5分割标签和原理
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在解决"Yolov5分割标签和原理"与"Baidu L深度学习服 191997"之间的问题时,我们可以从以下几个方面探讨:
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目标检测: Yolov5是基于卷积神经网络(CNN)架构的主流目标检测器之一。其工作流程包括:首先,将图像输入预处理阶段,即标准化、归一化等步骤,然后对图像进行特征提取,如局部二值化、RGB编码、灰度编码等,以便后续的特征匹配和分类。
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在特征提取过程中,Yolov5通过一系列的卷积层(如Convolutional Neural Networks, CNNs)对图像进行降维和抽象,这一步通常采用双线性变换,比如线性平移、旋转、缩放等,从而获取图像的特征表示。
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在激活函数上,Yolov5通常选择ReLU(Rectified Linear Unit),它可以提高网络的非线性表达能力和收敛速度。
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在分类部分,Yolov5采用Inception模块(Convolutional Inception Module,CIM)或者YOLOv4-V3两版本的融合,其中YOLOv4-V3具有更快的识别速度,主要针对移动设备或网络带宽有限的场景。
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目标分割: YOLOv5对每个定位区域(bounding box)内的像素点分别执行单个预测,计算并输出各个类别的概率得分。具体步骤如下:
a. 对输入的图像序列进行分块处理,例如水平分割、垂直分割、平行分割等,每次划分的大小一般为2×2、4×4、8×8等。
b. 计算每个区域的概率分布,这些概率分布可能包括背景概率、目标概率、边缘概率等。
c. 对每个区域应用softmax激活函数对概率分布求和,并将结果转换成对应类别向量(label),这个过程也被称为概率最大化的反向传播算法(Backpropagation Through Time)。
d. 根据以上概率分布计算目标区域边界框的边界框概率,利用结构金字塔填充(Structural Pyramid Pooling)或SPP(Self-Attention Pooling)等技术,构建候选边界框。
e. 使用合适的检测算法(如Selective Search或Region Proposal Network,RPN)选择最优的边界框作为最终分割结果。
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预测距离和尺度回归: YOLOv5支持多个级别的预测精度评估,主要包括预测的精确度(TP、FP、FN)、召回率(recall)、F1分数(F1 score)以及WSS(weighted sum of squares,权重平方和)。对于一个特定标签,根据实际情况,可选择适用于不同级别的准确性指标来评估模型的表现。
- 预测距离(Precision@k)是指当前类别包含所有k个观测的样本中被正确预测的类别数量占所有类别的比例;
- 预测距离(Recall@k)是指当前类别包含所有k个观测的样本中被正确预测的类别数量占所有类别的比例;
- F1分数综合了精确度和召回率,它等于Precision@2乘以Recall@2减去False Positive Rate (FPR);
- WSS(weighted sum of squares)是指预测距离与最小真例距离之间的平方差,衡量模型预测准确性对真实数据的重要性。
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标签生成: 当模型完成分割后,Yolov5会通过神经网络生成对应的边界框标签。为了确保每个标注框都能清晰反映目标对象的位置信息,通常会采用以下几种方法:
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优先级分类: 将前景低亮(注释/阴影)的区域分配较高的优先级,使其得到更多的关注和突出显示。
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邻域填充: 在重要的边界框周围,填充与背景颜色相似的邻近像素,使得每个边界框周围的区域都被正确地标记。
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删除未标识的边界框: 在某些情况下,去除一些无意义或者没有足够标记的边缘边界框,保证分割后的图像具有准确性和一致性。
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训练参数优化: 实现高质量的模型分割往往涉及到复杂的模型设计、损失函数设置、优化策略选择等多个因素。通常,可以使用梯度下降法或者其他优化算法(如Adam、Adagrad等)对模型的损失函数和超参数进行调整,以获得最佳的分割性能。
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对于特征提取,可以尝试不同的卷积核尺寸、步长、批次大小等参数组合,观察其对分割效果的影响;
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对于分类器的参数,如 Learning Rate、Dropout rate 等,应根据实际测试结果进行动态调整,以平衡分类精度和准确性;
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利用交叉验证、网格搜索等方式寻找最优的模型参数组合,避免过拟合或欠拟合的情况。
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综上所述,Yolov5之所以能够实现广泛且高效的目标分割任务,得益于其跨类别检测的能力、稳健的特征提取和强大的分类器算法,以及有效的人工干预措施,如预先定义的预测距离阈值和尺度回归规则等。通过上述方法,模型能够获取更准确和完整的像素点标签,进而实现目标对象的有效分割。当然,具体的实现细节可能因应用场景和实验环境的不同而有所差异,但核心的思想与实现机制大体相近。
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