在不管是最初版本的RCNN,还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测物体的目标检测框。因此掌握边界框回归(Bounding-Box Regression)是极其重要的,这是熟练使用RCNN系列模型的关键一步,也是代码实现中比较重要的一个模块。接下来,我们对边界框回归(Bounding-Box Regression)进行详细介绍。
在不管是最初版本的RCNN,还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测物体的目标检测框。因此掌握边界框回归(Bounding-Box Regression)是极其重要的,这是熟练使用RCNN系列模型的关键一步,也是代码实现中比较重要的一个模块。接下来,我们对边界框回归(Bounding-Box Regression)进行详细介绍。
在不管是最初版本的RCNN,还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测(矫正)物体的目标检测框,以提高最终的检测精度。因此掌握边界框回归(Bounding-Box Regression)是极其重要的,这是熟练使用RCNN系列模型的关键一步,也是代码实现中比较重要的一个模块。接下来,我们对边界框回归(Bounding-...
边界框回归通常使用回归器来预测目标物体的边界框的四个坐标值,即左上角和右下角的坐标。这些坐标值用于确定目标物体在图像中的位置和大小。回归器通常是一个神经网络模型,它通过学习从输入图像中提取的特征来预测边界框坐标。 边界框回归在目标检测中非常重要,因为它能够提供更准确的目标位置和大小信息,从而帮助我们...
将边界框回归任务重新定义为 FDR 有以下优点：1.过程简化：在传统 L1 损失和 IoU 损失进行优化的基础上，模型还通过标签和预测结果之间的「残差」进一步约束这些中间态的概率分布。这使得每个解码层能够更有效地关注当前的定位误差。随着层数增加，优化的目标变得更加简单，从而简化了整体的优化过程。2.对复杂场景的...
写在前面:目标检测包括目标分类和目标定位2个任务,目标定位一般是用一个矩形的边界框来框出物体所在的位置,关于边界框的回归策略,不同算法其回归方法不一。本文主要讲述:1.无Anchor的目标检测算法:YOLOv1,C…
边界框回归(Bounding Box Regression)是物体检测中重要的一项任务,之前大部分的物体检测模型是直接对边界框的位置(中心点)和大小(宽和高)进行回归,采用的损失函数往往是L1 norm和L2 norm,比如YOLOv1采用平方差损失,Faster RCNN采用smooth L1损失。不过近来的工作发...
为了打破这一瓶颈,来自中科大的研究团队提出了 D-FINE,重新定义了边界框回归任务。不同于传统的固定坐标预测,D-FINE 创新了两种方法:细粒度分布优化 (FDR) 和全局最优定位自蒸馏 (GO-LSD)。通过将回归任务转化为细粒度的分布优化任务,D-FINE 不仅显著简化了优化难度,还能够更精确地建模每条边界的不确定性。此外...
为了打破这一瓶颈,来自中科大的研究团队提出了 D-FINE,重新定义了边界框回归任务。 不同于传统的固定坐标预测,D-FINE 创新了两种方法:细粒度分布优化(FDR)和全局最优定位自蒸馏(GO-LSD)。通过将回归任务转化为细粒度的分布优化任务,D-FINE 不仅显著简化了优化难度,还能够更精确地建模每条边界的不确定性。
bounding boxs regression(边界框回归) 有时得到的预测框并不能准确的选中目标,也就是预测框和真实框(ground truth)之间有差距, 令:预测框的预测数据为P(Px,Py,Pw,Ph),真实框为T(Tx,Ty,Tw,Th),回归框为R(Rx,Ry,Rw,Rh) 当预测框与真实框之间的iou大于0.6时,可以认为两者之间存在线性关系(因为两者之间...