老师,我想问下在yoloV1是把原图resize成448x448直接带入CNN,还是把原图切分成为7x7的cell后,把每一个cell变为448x448然后带入CNN呀
老师,我想问下在yolov2中使用的全卷积网络,不受输入图片大小的限制,但是怎么保证输出的feature map的大小为13x13呢?
在yoloV2中用聚类只得到了anchor boxes的数量,他的比例又是多少呢?
这节课讲的Scales指的是不是图中Scale1对应Feature map的8*8大小,Scale2对应Feature Map的16*16大小和Scales3对应的32*32大小。在Yolo V3中,每个图像给出三种scales,通过聚类得出的9种不同大小的Anchor Boxes被分配到这三个scales中,一个scale对应三种不同大小的Anchor Boxes,是不是应该这样理解?
老师请问,模型配置文件和权重文件有什么联系和区别,配置文件里边是网络层结构和超参数,权重文件好像也是各层的权值,权值不是超参数吗
老师这个地方的train_bottleneck,视频里说不对darknet53训练了,是什么意思?darknet53是一个配置文件 ,里边配置的是什么
老师,请教一下,一个cell包含一个物体的中心点,那么这个cell的两个bounding box也一定
是预测这个cell包含的这个物体吧?
IOU是训练过程中产生的,但是预测过程中没有ground truth,怎样计算呢?
是只有包含中心点的cell才会产生bounding box吗?算法是先判断是否包含中心点,然后再预测'
C个类别吗?
老师请教一下,每个cell的bounding box是怎样产生的?
请问一下,bounding boxes是预测出来的么,还是像anchor boxes一样是一开始固定好了的
如果有两个物体的中心都落在了同一个cell上,那么每个cell会有2B个bounding boxes么?望告知,多谢
如果在这里修改了成 from utils import compose 在train.py依旧会显示错误 跟这个 yolo3.utils 相关问题。
convert.py 执行后的错误如下。
问题1:
老师 不在同一文件下的两个.py文件 在pascal_voc.py中导入config.py会报错。我从网上搜的 在文件下下加__init.py 或者 利用import sys 都不行
老师请教一下,yolo3这些代码工作的时候,都需要自己实现吗?自己需要实现哪部分代码?
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