YOLO v5模型训练好后输入图像尺寸是不固定的。
举一反三
- YOLO模型对输入图像划分成若干个网格，对每个网格中的物体进行分类即可。
- YOLO模型中的backbone可以看成是图像特征提取器。
- 一般地，不会把给定的整个数据集都用来训练模型，而是将其分成训练集和测试集两部分，使用训练集对模型进行训练或学习，然后把测试集输入训练好的模型并评估其表现。
- 如果一幅图像所包含的像素是固定的,增加图像的尺寸后,会()图像的分辨率。
- 下面关于YOLO算法的描述中，正确的说法是哪个？ A: YOLO通过选择性搜索来减少候选框耗时 B: YOLO采用整张图作为网络输入，耗时更长 C: YOLO采用网格化图像，每个网格都预测类别及其概率 D: YOLO采用NMS实现物体类别的过滤，提高性能