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+/-/×/÷偏移量所得到的框是bounding box的“父亲”，“父亲”经过非极大值抑制（NMS）之后就...
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测4:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,...
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...
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.....
b) 和其他 anchor-free 和 anchor-based 方法的比较(相同 backbone) c) 系统级比较(RPDet 没有多尺度训练和测试,AP50 上表现尤其好) d) 可视化学到的 RepPoints,主要位于物体的极值点(extreme points)和有语义的点 最后用下表总结 bounding box 和 RepPoints 在物体表示上的联系和区别:相关...
,tw,th}是预测的boundingbox, ti是与这个anchor相对应的ground-truthbox。 classificationlossLcls 是一个二分类(是或者不是...二分类的标签(0,1)。只有符合以下两点才被认为是正样本: 与ground-truthbox有最高的IoU 或与任意一个ground-truthbox的IoU 大于 0.7的 ...
L1 和L2 loss是将bbox四个点分别求loss然后相加,并没有考虑靠坐标之间的相关性,而实际评价指标IOU是具备相关性。此外基于L1和L2的距离的loss对于尺度不具有不变性。 因此IoU Loss,其将4个点构成的box看成一个整体进行回归,同时为了解决IoU度量不可导的现象,引入了负Ln范数来间接计算IoU损失。