生成所有anchors。 anchors=np.vstack([_scale_enum(ratio_anchors[i,:],anchor_scales)fori inrange(len(anchor_ratios))])out:array([[-84.,-40.,99.,55.],[-176.,-88.,191.,103.],[-360.,-184.,375.,199.],[-56.,-56.,71.,71.],[-120.,-120.,135.,135.],[-248.,-248.,263....
# 需要導入模塊: from model.config import cfg [as 別名]# 或者: from model.config.cfg importANCHOR_SCALES[as 別名]defconstruct_graph(self):# Set the random seedtorch.manual_seed(cfg.RNG_SEED)# Build the main computation graphself.net.create_architecture(self.imdb.num_classes, tag='default',...
config.py的参数ANCHOR_SCALES(8,16,32)ANCHOR_RATIOS(1:1,1:2,2:1) 上述9个框的中心没有位于同一个中心点,实际上应该是同一个,上面只是给出...,ANCHOR_SCALESANCHOR_RATIOS实际使用中ANCHOR_SCALES,和检测的物体的大小相关 比如一张身份证照片,我们要检测其中姓名的位置,首先分成两步骤, 第一步,检测出来...
不同anchor参数在DOTAv2 val上的表现如表5所示,因此得到最佳参数设置Anchor Scales = 6,Anchor Ratios = [0.25 0.5 1 2 4]。 Table 5 : 训练集:dotav2_train_1.0_1024 测试集:dotav2_val_1.0_1024 Method:RoI Transformer、 Backbone:SwinT-Tiny + FPN、 #2000 of proposals Anchor ScalesAnchor RatiosOBB...
第三个参数 scales=2 ** np.arange(3, 6),指的是将各个 Anchor 放大 [8, 16, 32] 倍,得到一组新的 Anchor。如下图所示: 修改Anchor 数量 根据上述所阐述的生成 Anchor 的尺寸和预测目标物体框的关系可知,如果我们能根据实际应用场景中目标物的大小来设计 Anchor 的尺寸,我们能在一定的程度上提高小目标物...
在MaskRCNN中关于 anchor 给出信息有: scale 为:RPN_ANCHOR_SCALES = (32, 64, 128, 256, 512) ratio为:RPN_ANCHOR_RATIOS = [0.5, 1, 2] 解释scale 和 ratio scale 为 anchor 的尺寸,实际根据源码可以知道 ,感觉很奇怪啊!!! ratio 是 anchor 的长宽比 ...
ws = w * scales hs = h * scales # 计算在scales下的各anchor的左上和右下坐标 anchors = _mkanchors(ws, hs, x_ctr, y_ctr) return anchors if __name__ == '__main__': import time t = time.time() # 生成anchors a = generate_anchors() ...
(anchor_ratios), scales=np.array(anchor_scales)) A = anchors.shape[0] #anchor的数量,为9 shift_x = np.arange(0, width) * feat_stride #将特征图的宽度进行16倍延伸至原图,以width=4为例子,则shfit_x=[0,16,32,48] shift_y = np.arange(0, height) * feat_stride #将特征图的高度进行...
_scales =[]17forkinrange(len(self.strides)):18scales = [1., np.sqrt(max_sizes[k] /min_sizes[k])]19anchor_ratio = [1.]20forrinratios[k]:21anchor_ratio += [1 / r, r]#4 or 6 ratio22anchor_ratios.append(torch.Tensor(anchor_ratio))23anchor_scales.append(torch.Tensor(scales))...
scales代表的是anchor box在输入图片的box大小,即面积为scales^2的box。 ratios代表在面积恒定的条件下,对宽高进行缩放,使宽高比例为ratios的box。 第二种,有三个参数,第一个是base_size = 16,第二个是anchor_scales = [8,16,32],第三个事anchor_ratios = [0.5,1,2] ...