一、前言
在電腦視覺領域中，物體檢測技術扮演著至關重要的角色。傳統的物體檢測方法多數依賴於手工設計的特徵和經過長時間訓練的分類器，而現代的深度學習技術則大幅提升了檢測的準確性和效率。YOLO（You Only Look Once）系列模型以其高速和高精度的優勢，成為了物體檢測領域的代表性算法。其中，YOLOv5更是得到了廣泛應用。
在物體檢測中，Anchor是決定模型檢測精度的重要因素之一。Anchor是預設的一組框架，用於預測物體的位置和大小。然而，隨著技術的進步，Anchor-free方法也開始嶄露頭角，這些方法不依賴於預設的框架，而是直接預測物體的中心和邊界。本文將探討如何在YOLOv5中通過調整Anchor來進行小物體檢測，以提升檢測效果。
二、YOLOv5小物體檢測：調整Anchor參數
YOLOv5小物體檢測首先要安裝YOLOv5，在Python>=3.8.0與 PyTorch>=1.8.的環境下進行
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 # clone
cd yolov5
pip install -r requirements.txt # install
準備好yolo格式資料集，當中有data.yaml要對其進行修改
可以看到anchors，另外其中的意義為:
P3/8
尺度縮放：P3/8 對應於特徵圖被縮小 8 倍。
錨框列表：
(6.8863, 17.901)
(8.7652, 17.459)
(10.839, 19.992)
這些錨框用於檢測較小的物體。數字分別表示錨框的寬度和高度。例如，(6.8863, 17.901) 表示一個寬度為 6.8863，高度為 17.901 的錨框。
P4/16
尺度縮放：P4/16 對應於特徵圖被縮小 16 倍。
錨框列表：
(10.133, 28.122)
(13.662, 30.342)
(17.66, 37.707)
這些錨框用於檢測中等大小的物體。它們比 P3/8 的錨框大，適合檢測中等範圍內的物體。
P5/32
尺度縮放：P5/32 對應於特徵圖被縮小 32 倍。
錨框列表：
(21.308, 42.503)
(20.216, 51.807)
(25.95, 52.677)
這些錨框是最大的，適合檢測圖像中的大物體。
錨框的作用
多尺度檢測：通過在不同的縮放尺度上使用不同尺寸的錨框，模型可以檢測不同大小的物體。P3/8 尺度適合檢測小物體，P4/16 尺度適合檢測中等物體，而 P5/32 尺度適合檢測大物體。
預先定義框：錨框是模型在訓練和推理時用來參考的預定義框。模型會根據這些錨框的形狀和大小來調整預測框，使其更好地匹配圖像中的真實物體。
調整和匹配：在訓練過程中，模型學習如何調整錨框以更好地擬合訓練數據中的物體邊界。這包括調整錨框的位置、大小和形狀，使之與真實邊界框（ground truth boxes）更匹配。
因此我們需要修改anchor boxes，在yolov5的路徑下執行腳本
if __name__ == '__main__':
config = "/home/ubuntu/Documents/street/192_spilt/data.yaml"
# 重新計算 anchors
new_anchors = autoAC.kmean_anchors(config, 9, 640, 5.0, 1000, True)
print(new_anchors)
將黃色框中的值取代原先的anchor值就可以開始訓練了
三、結語
通過調整Anchor參數，我們可以顯著提升YOLOv5在小物體檢測上的性能。這一技術不僅可以應用於各種實際場景，如智能家居、自動駕駛、農業監測等。未來隨著電腦視覺技術的不斷發展，我們期待更多高效的物體檢測方法和應用出現。
四、Q&A
- Q: 為什麼選擇調整Anchor參數來提升小物體檢測效果？
A: Anchor參數決定了模型對不同大小物體的感知能力。通過調整Anchor參數，可以使模型更專注於小物體的檢測，提高檢測精度。
- Q: 在調整Anchor參數時，有哪些需要注意的地方？
A: 在調整Anchor參數時，需要根據數據集中的物體大小分佈來設置合適的Anchor比例和尺寸。另外，調整後需要重新訓練模型以適應新的Anchor設置。
- Q: 調整Anchor參數後，模型的訓練過程會受到影響嗎？
A:調整Anchor參數後，模型的訓練過程會受到影響，需要重新訓練模型以適應新的Anchor設置。訓練過程中需要觀察損失函數的變化，確保模型在不斷優化。
- Q: 除了調整Anchor參數，還有哪些方法可以提升小物體檢測效果？
A:除了調整Anchor參數，還可以考慮使用更高分辨率的輸入圖像、增加數據增強技術、使用更深層次的網絡結構等方法來提升小物體檢測效果。
- Q: YOLOv5小物體檢測的應用場景有哪些？
A: YOLOv5小物體檢測可以應用於多種實際場景，如智能家居的安全監控、自動駕駛中的車輛和行人檢測、農業監測中的作物病害和害蟲識別、零售業的客流量統計和商品監控以及醫療設備的便攜式醫療影像分析等。
五、引用
- YOLOv5 GitHub: https://github.com/ultralytics/yolov5
評論