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请问深度学习yolov8测试验证的时候,参数conf和iou必须用默认值吗,可以自己调让指标升高点吗? - 知乎
在 YOLOv8 中, conf 和 iou 参数用于测试和验证期间确定检测对象的质量。 虽然默认值可以提供良好的起点,但通常可以调整它们以针对特定任务或数据集获得更好的性能。
iou loss是用来计算损失的,那iou的作用是什么? - 知乎
iou就是两个box之间的交并比,是 目标检测 模型的重要性能提现之一。 至于 iou loss,是大佬们发现之前的回归预测使用的smooth l1 loss把四个点当成4个回归对象在进行loss计算,但其实这四个点不是独立的,而是存在一定关系的,所以他们就试着用iou来做loss回归
汉语拼音里,为何读起来实际上是「uei」的拼音要写作「ui」呢? - 知乎
不仅仅是“为了使拼式简短”,也有其背后的语音原因,否则韵母里为什么只有这 3 个被简写了? 普通话 北京话中这 3 个韵母在阴平、阳平中发得接近 iu、ui、un,在上声、去声中发得接近 iou、uei、uen。详见: 普通话韵母 iu 平声仄声发音是否不同?原因为何? 声母对 ui、un 这两个韵母的发音影响
yolov8语义分割如何计算miou和mpa? - 知乎
用yolov8来做语义分割,和别的模型对比时,yolo没有相关指标,在语义分割最重要的评价指标是miou和mpa,…
3D目标检测怎样计算IoU? - 知乎
求3D IOU,重点在与计算重叠部分的面积,由于3D检测中,高度方向一般可以忽略,因此求鸟瞰图下的交叠面积即可。 以下为求重叠部分的面积计算过程:
IoU loss是否可导? - 知乎
从图3中不难看出,对于那些具有高IoU值的高质量预测框,边界框的缩小可以降低IoU值并放大框回归损失。 而对于那些IoU值接近0的低质量预测框,边界框的缩小对IoU值几乎没有影响。
多模态大模型如何做好目标检测,如何应用实际,以及实现小目标检测难的问题,比如用Qwen2. 5vl系列? - 知乎
3 创新结构设计 上下文感知模块:遥感检测案例中,RGB与红外图像融合提升低光照下的小目标识别(论文BMDM模型)。 损失函数改进:Shape-IoU损失关注目标形状属性,优化边界框回归精度(文献《基于多模态融合的遥感小目标检测》)。
怎么区分韵头韵腹韵尾? - 知乎
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