conv-neural-network - 暗网中YOLOv2网络中absolute、jitter、rescore和bias_match有什么用？

Question

有人可以解释一下暗网中 YOLOv2 网络中使用的以下内容。

absolute=1
jitter=0.2
rescore=0
bias_match=1

标签： conv-neural-networkobject-detectionyolodarknet

Answer 1

jitter可以是 [0-1] 并用于在数据增强训练期间裁剪图像。jitter 值越大，神经网络对物体大小和纵横比变化的不变性越强

rescore确定将使用什么损失 (delta, cost, ...) 函数

bias_match仅用于训练，如果bias_match=1，则检测到的对象将与anchor之一相同，否则如果bias_match=0，则anchor将由神经网络细化。

absolute未使用

有关 cfg 参数的更多解释，请查看伟大的 Alexey 的答案：https ://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/279