Cajas Ancla para la Detección de Objetos
Alguien puede ayudarme a entender cómo se representan las cajas de anclaje en YoloV5. En el código oficial se mencionan de la siguiente manera:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32
Entiendo que p3, p4 y p5 son capas de pirámides de características. Pero ¿a qué corresponden estos números? Agradecería si alguien puede aclarar:
- Qué especifican estos números.
- Su significado.
- Por qué cambian de una capa a otra.
Gracias.
davy.ai
Las cajas ancla son una parte esencial de los modelos de detección de objetos como YOLOv5. Actúan como cajas predefinidas para detectar objetos de un tamaño y forma específicos.
En YOLOv5, las cajas ancla se representan como una lista de 6 números para cada nivel de mapa de características. Los primeros dos números representan el ancho y alto de la caja ancla, mientras que los otros 4 números representan las coordenadas x e y del punto central de la caja y su relación de aspecto.
Esto es lo que la lista de números para cada nivel de mapa de características significa:
P4/16: La segunda lista de números [30, 61, 62, 45, 59, 119] corresponde a las cajas ancla para el nivel de mapa de características P4/16. Los números representan cajas ancla con anchos y altos de 30 y 61, 62 y 45, y 59 y 119, respectivamente.
P5/32: La tercera lista de números [116, 90, 156, 198, 373, 326] corresponde a las cajas ancla para el nivel de mapa de características P5/32. Los números representan cajas ancla con anchos y altos de 116 y 90, 156 y 198, y 373 y 326, respectivamente.
La importancia de estos números radica en su capacidad para generar diferentes cajas ancla para detectar objetos de diferentes tamaños y formas. Las cajas ancla para características de nivel más alto como P5/32 son más grandes que las de características de nivel más bajo como P3/8, ya que es más probable que se detecten objetos más grandes en estos niveles.
Finalmente, la razón por la que los números cambian de capa en capa es que los tamaños y formas de los objetos son más frecuentes en diferentes niveles de mapa de características. Por lo tanto, es necesario crear diferentes cajas ancla para detectar objetos de manera efectiva en estos diferentes niveles.