如何为YOLO标记训练数据

Question

我对如何标记YOLO算法的训练数据有疑问。

让我们说每个标签Y，我们需要指定[Pc，bx，by，bh，bw]，其中Pc是存在性的指示符（1 = present，0 =不存在），（bx，by）为感兴趣对象中心的相对位置，并且（bh，bw）是包含对象的包围盒的相对尺寸。

以下面的图片为例，包含黑色汽车的单元格（1,2）的标签Y = [1、0.4、0.3、0.9、0.5]。对于任何没有汽车的牢房，它们都应标有[0，？，？，？，？] [] 1

但是如果我们有一个更好的网格，每个网格的尺寸都小于地面真值边界框。

假设汽车的地面真相边界框是红色框，地面真相中心点是红点，该点位于单元格2中。

对于单元2，它将具有标签Y = [1、0.9、0.1、2、2]，这是正确的吗？ 对于单元1、3、4，它们将具有哪种标签？他们是否具有Pc = 1或Pc = 0？如果Pc = 1，bx和by将如何？ （我记得bx by的值应该在0到1之间。但是在单元格1,3,4中，没有感兴趣对象的中心点）

Answer 1

实际上，它的中点包含在单元格2中。根据Y.O.L.O，单元格1,3,4将显示Pc = 0。如前所述，该算法仅对包含中点的单元进行计数，并使用bx，by，bh，bw计算边界框。假设Y = [1，0.9，0.1，2，2]，我认为如果将点（0,0）作为左上角，则Y更有可能是Y = [1 ，0.2,0.57,0.21,0.15]，使用19 x 19的网格如下计算。