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2021 iThome 鐵人賽

DAY 28
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AI & Data

Python 機器學習實驗室 ʘ ͜ʖ ʘ系列 第 28

you only look once - YOLO (1)

最後的這幾篇文章想要來介紹一下yolo,主要是用deep learning來做物件偵測(object detection)。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211012/20142004tgDnrdP0tL.png

YOLO其中一個特點是他是one stage method(region-free),全稱是“you only look once”,也就是一次處理物件的位置與類別分辨;另一種方式為two stage method(region-free),方法是先偵測照片中的物體位置,裁剪之後再放入分類器判斷是什麼物體。

YOLO的主要原理是切割照片成S*S的窗格(grid),每個grid都會偵測出B個框框(bounding boxs)來定義物體的位置,bounding boxs的資訊包含:(x,y)中心座標,w 寬度,h 高度, conference 物體在框框里的把握度,公式如下圖:
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211012/20142004sshFVb4HBl.png

所謂的Pr(object)是窗格內是否有物體的機率,如果有就是1,沒有則是0,IOU則是intersection over union,也就是計算bounding boxs和物體實際位置的交集/聯集比。

另外每個窗格(grid)也會預測物體類別,用one-hot encoding來表示,明天再來細講相關的損失函數還有架構。

https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20211012/20142004gHDFg1s0pA.png

[reference]
https://www.youtube.com/watch?v=sq_OfIhb5Oc


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1 則留言

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juck30808
iT邦新手 3 級 ‧ 2021-10-12 18:35:19

恭喜大大即將完賽XD !!!

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