anchor boxes对真值bounding box编码的步骤 a. 对每一个anchor box,算出其和哪一个真值bounding box的交并比(intersection over union score)最大 b. 如果交并比>50%,则当前anchor box负责当前真值bounding box对应物体的检测,求真值bounding box对该anchor box的偏移 c. 如果交并比介于40%与50%之间,不能确定该anc...
由于Anchor box 通常是以CNN提取到的Feature Map 的点为中心位置,生成边框,所以一个Anchor box不需要指定中心位置。 总结来说就是:在一幅图像中,要检测的目标可能出现在图像的任意位置,并且目标可能是任意的大小和任意形状。 使用CNN提取的Feature Map的点,来定位目标的位置。 使用Anchor box的Scale来表示目标的大小...
由于Anchor box 通常是以CNN提取到的Feature Map 的点为中心位置,生成边框,所以一个Anchor box不需要指定中心位置。 总结来说就是:在一幅图像中,要检测的目标可能出现在图像的任意位置,并且目标可能是任意的大小和任意形状。 使用CNN提取的Feature Map的点,来定位目标的位置。 使用Anchor box的Scale来表示目标的大小...
Anchor box可以由边框纵横比和边框的面积(尺度)来定义,相当于一系列预设边框的生成规则。总结来说在一幅图像,要检测的目标可能出现在图像的任意位置,并且目标可能是任意的大小和任意的形状。 - 使用CNN提取Feature Map的点来定位目标的位置 - 使用Anchor box的scale来表示目标的大小 - 使用Anchor box的Aspect Ratio...
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 ...
anchor_scales是将base_size*anchor_scales 即得到最终的anchor box的大小,即16*[8,16,32] = [128,256,512] anchor_ratios与第一种方法的含义相同。 值得注意的是,我们提到的Anchor Box的大小,都是指对应在原输入图片的大小,而非输出特征层。 Scale的边框大小也是指原输入图片的大小,而非输出特征层。
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 ...
show_bboxes(fig.axes, anchors * bbox_scale, ['0', '1', '2', '3', '4']); 可以使用multibox_target函数标记锚定框的类别和偏移量。此函数用于将背景类别设置为0,并将目标类别的整数索引从零递增1(1表示dog,2表示cat)。我们在锚定框和真值边界框中添加实例维数,并使用expand_dims函数构造形状为...
所以后续还有基于anchor的bbox的坐标的预测，其实本质也是增加CNN的输出的depth，来预测4个值（x, y, w, h）的offset。这个可以详细看下YOLO系列或者Faster RCNN。那么现在anchor的机制本质上，就是⼀堆变scale和ratio的滑动窗⼝，只不过通过CNN的Dense Map Prediction的⽅式整个嵌⼊到⼀个end2end的框架...
直到Faster RCNN的出现,提出了RPN网络,使用RPN直接预测出候选框的位置。RPN网络一个最重要的概念就是anchor,启发了后面的SSD和YOLOv2等算法,虽然SSD算法称之为default box,也有算法叫做prior box,其实都是同一个概念,他们都是anchor的别称。 一、什么是anchor...