Вопрос или проблема
Я понимаю, что модель YOLOv5 прогнозирует 25200 ограничивающих рамок между всеми 3 уровнями вывода. Сколько предсказывает модель YOLOv6, если разрешение входного изображения составляет 640×640?
Я не знаю возможностей Yolo V6 в терминах ограничивающих рамок.
Тем не менее, вы можете сравнить Yolo V5 и Yolo V6 по FLOPs и количеству параметров.
Согласно этой сравнительной оценке, Yolo V6 должен быть в два раза мощнее, чем Yolo V5, по FLOPs и параметрам, так что у вас должно быть около 50000 ограничивающих рамок, но это просто грубая оценка, так как это зависит от многих параметров (включая качество и количество изображений).
.
Ответ или решение
YOLOv6 — это модель глубокого обучения для обнаружения объектов, которая продолжает развивать идеи, заложенные в предыдущих версиях, таких как YOLOv5. Понимание количества предсказываемых ограничивающих рамок (bounding boxes) перед пороговой фильтрацией в модели YOLOv6 требует знания архитектурных отличий между версиями.
### Прогнозирование ограничивающих рамок в YOLOv6
Согласно информации о YOLOv5, при разрешении входного изображения 640×640 пикселей модель предсказывает 25,200 ограничивающих рамок. Эти рамки распределяются по трем уровням выхода модели, что связано с различными масштабами объектов, которые она может распознавать.
#### Сравнение с YOLOv6
С переходом к YOLOv6, речь идет о значительном улучшении по сравнению с YOLOv5. Как упомянуто, YOLOv6 обладает удвоенной мощностью в вычислительных операциях (FLOPs) и числу параметров. Это может подразумевать более детализированное обнаружение объектов и возможность предсказания большего числа ограничивающих рамок.
Хотя точные цифры предсказанных ограничивающих рамок для YOLOv6 не всегда документируются столь же явно как в YOLOv5, вы можете использовать предложенное вами упрощенное предположение о том, что YOLOv6 может предсказывать примерно 50,000 ограничивающих рамок. Это всего лишь оценка, поскольку истинное количество рамок будет зависеть от множества факторов, таких как:
– Число классов объектов, которые модель обучена распознавать.
– Степень перекрытия объектов в изображении.
– Качество и разнообразие обучающего набора данных.
#### Итог
Таким образом, хотя точное количество предсказываемых ограничивающих рамок в YOLOv6 перед пороговой фильтрацией может варьироваться, оценка в 50,000 рамок может быть близка к истине, основываясь на сравнениях с предыдущими версиями и улучшениях, достигнутых в этой новой архитектуре. Тем не менее, для окончательного ответа рекомендуется обращаться к документации самой модели или обсуждать с сообществом разработчиков и исследователей, разбирающихся в последних обновлениях YOLO.