区别: - Bounding box是目标的真实位置和范围,而Anchor box是预定义的一组候选框。 - Bounding box是用于标记和定位目标的目标值,而Anchor box是用于提供候选框的建议。 - Bounding box的坐标通常以图像的实际尺度为基准,而Anchor box的坐标通常相对于输入图像进行定义。 - 模型在训练过程中通过与Anchor box的匹配...
Anchor box是预设的框，其设定更为复杂。通过在图像上按照规律分布，网络学习Anchor相对于Ground truth的偏移量。因此，可以将Anchor视为Bounding box的源头，即Anchor经过特定偏移量的调整形成Bounding box。交并比（IOU）在不同阶段有不同的作用。在训练阶段，通过计算Ground truth与Anchor box的IOU来判断Anc...
Anchor box被称作预选框，anchor的机制会更复杂一些，有许多帖子来专门讲解这个。总的来说就是在图像上...
2.边界框(bounding box) 在检测任务中,我们需要同时预测物体的类别和位置,因此需要引入一些跟位置相关的概念。通常使用边界框(bounding box,bbox)来表示物体的位置,边界框是正好能包含物体的矩形框,如图1所示,图中3个人分别对应3个边界框。 图1 边界框 通常表示边界框的位置有两种方式: 即$( x_1, y_1, x...
Bounding Box是目标检测中一个重要概念。常见格式是边界框左上角坐标、右下角坐标,即[xmin,ymin,xmax,ymax];或者边界框中心坐标,宽高,即[x_center,y_center,w,h]。 Bounding Box Regression的作用 以下图为例,红色框表示Ground Truth, 蓝色框为网络输出的候选区域框Region Proposal。蓝色框被分类器识别为p.....
一、R-CNN中的Region Proposal和Bounding Box 二、Fast R-CNN中的Region Proposal 三、Faster R-CNN中的Anchor Box 一、R-CNN中的Region Proposal和Bounding Box 论文R-CNN中,一张图像经过SS算法得到1K~2K个region proposal(目标建议框或者候选框): (1)对于分类任务,比如将2000个目标建议框region proposal分别送...
在训练过程中,通常通过IoU 对anchor和人脸bounding box进行匹配。为了解决一些尺寸的人脸找不到合适的anchor尺寸与之匹配的问题,首先把IoU的阈值从0.5降低到0.35,对于仍然无法匹配的人脸采取如下方法:首先,挑选出所有阈值大于0.1 的人脸;其次,对这些人脸进行逆序排序,选择top N 个anchor作为该人脸的匹配anchor。
由于PNet输入是一个大小的图片,所以训练前需要把生成的训练数据(通过生成bounding box,然后把该bounding box 剪切成大小的图片),转换成的结构。其他网络输入尺寸如下图所示: 1)正负样本的定义 训练数据可以通过和GT的 IOU 的计算生成一系列的 bounding box。可以通过滑动窗口或者随机采样的方法获取训练数据,训练数据分...
简单解释一下IOU。下图来自Andrew Ng的深度学习课程,IOU=交集部分面积/并集部分面积,2个box完全重合时IOU=1,不相交时IOU=0。 总的来说,30维向量 = 20个对象的概率 + 2个bounding box * 4个坐标 + 2个bounding box的置信度 4.3)讨论 ① 一张图片最多可以检测出49个对象 每个30维向量中只有一组(20个)对...