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问题解答
训练好的 YOLOYou Only Look Once模型的预测过程主要分为以下步骤 输入图像 将待检测的图像作为模型的输入。 前向传播 对输入图像进行前向传播通过神经网络的多层结构获取每个位置的预测结果。 预测框生成 在 YOLO 的输出中每个位置通常会有多个边界框bounding box的预测每个边界框对应一个目标。对这些预测框进行筛选保留置信度confidence较高的预测框。 非极大值抑制Non-Maximum SuppressionNMS 对保留的预测框应用非极大值抑制以去除重叠较多且置信度较低的框。NMS会保留置信度最高的框并抑制与其 IoUIntersection over Union较高的其他框。 得到最终结果 经过 NMS 后保留的框即为最终的预测框每个框包含目标的位置信息和类别信息。对每个保留的框可以获取其坐标信息左上角和右下角坐标、置信度和对应的类别。
整个过程是在单一的前向传播中完成的YOLO模型在一次前向传播中同时完成目标检测和位置预测。该方法的优势在于其速度快因为它只需要一次网络传递就能够得到目标的位置信息。这使得 YOLO 在实时目标检测应用中表现优异。
