#conv-neural-network #object-detection #yolo #darknet
#conv-neural-network #обнаружения объектов #yolo #darknet
Вопрос:
Может ли кто-нибудь объяснить мне следующее, используемое в сети YOLOv2 в darknet.
absolute=1
jitter=0.2
rescore=0
bias_match=1
Ответ №1:
jitter может быть [0-1] и использоваться для обрезки изображений во время обучения для увеличения данных. Чем больше значение jitter, тем более инвариантной будет нейронная сеть 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 иметь то же значение, что и в одном из anchor, иначе, если bias_match = 0, то значение anchor будет уточнено нейронной сетью.
absolute не используется
Посмотрите на ответ великого Алексея для получения дополнительных пояснений о параметре cfg: https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/279