YOLO'nun çıktıları nedir?


#1

Merhaba benim iki sorum olacak.

Yolov3 kulandığımda bu ağın 3 adet çıktısı olduğunu görüyorum. yolov3-tiny kullandığımda ise bu ağın 2 adet çıktısı olduğunu görüyorum. Bu çıktılar her biri için neyi ifade etmektedir? 1., 2. ve 3. çıktılar nelerdir?

İkinci sorum ise, derin öğrenme modeline yolo’yu eklediğimizde real time özelliğini kayıp ediyor mu? Her framede detection yapmak biraz zaman alıyor çünkü.Bir nesneyi bulan, olduğu sürecede track eden, başarılı bir derin öğrenme modeli var mıdır, yolo yerine kullanılabilecek?

İlk sorum çok daha önemli, teşekkürler.


#2

https://www.cyberailab.com/home/a-closer-look-at-yolov3

Merhaba burada ağın ürettiği çıktıları görebilirsin. Farklı scale değerleri için farklı çıktılar üretiyor. Ağ derinleştikçe model küçük boyutlardaki objeleri tespit etmede zorlanıyor. Buna çözüm olması için geliştirilmiş bir yöntem.


#3

Yolo’nun çıktıları objenin içinde olduğu kutucuğun koordinatları (bounding box), objenin sınıf olasılıkları ve güven değeridir. Bulunan her obje için bu değerlerden oluşan bir liste döner. güven değerine göre sıralayıp filtreleme gerekebilir. Çıktıların hangi formatta olacağı kullandığın implementasyona göre değişebilir. Bunun için kullandığın kutuphenin dokümantasyonu inceleyebilirsin. Eger dokümanda yoksa Github projesi ise orada issue açıp sorman daha doğru olur.

İkinci sorun için, her frame i modele vermek yerine belirli zaman aralıklarında frameleri verebilirsin. iki frame arasındaki fark belirli bir orandan düşükse vermeyebilirsin…


closed #4

Bu konu son cevaptan 60 dakika sonra otomatik olarak kapatıldı. Yeni cevap girilmesine izin verilmiyor.