YOLO

Apuntes

YOLO ¿Qué significa YOLO y cuál fue su principal innovación? YOLO significa 'You Only Look Once' y su innovación fue detectar objetos en una sola pasada por la red, unificando detección y clasificación en un único paso eficiente y en tiempo real. ¿Qué mide el IoU y para qué se usa en detección de objetos? IoU (Intersection over Union) mide la superposición entre la predicción y la verdad. Se usa para decidir si una predicción es correcta, generalmente con un umbral como 0.5. ¿Cómo se definen Precision, Recall y mAP en detección de objetos? Precision = TP / (TP + FP), Recall = TP / (TP + FN), y mAP (mean Average Precision) es el promedio de la precisión en diferentes niveles de recall, calculado por clase o con diferentes IoUs (mAP@0.5 o mAP@0.5:0.95). ¿Qué es la 'confidence score' en YOLO y cómo afecta la detección? Es la probabilidad de que una caja contenga un objeto. Un umbral controla si se acepta la predicción. Si se baja el umbral, aumenta el recall pero puede disminuir la precisión. ¿Qué introdujo YOLOv2 respecto a YOLOv1? YOLOv2 agregó normalización por lotes, cajas ancla y entrenamiento en múltiples escalas para mejorar precisión y robustez. ¿Qué mejoras aportó YOLOv3...