直观的想法就是EXP函数,如公式(3), (4)所示,那么反过来推导就是Log函数的来源了。结合式(3)～(4)可以看出:twtw监督dw(P)dw(P),thth监督dh(P)dh(P)。 3.3 为什么IoU较大时边界框回归可视为线性变换? 当输入的 Proposal 与 Ground Truth 相差较小时(RCNN 设置的是 IoU>0.6), 可以认为这种变换是一种...
得到损失函数后,我们使用梯度下降或者最小二乘法就可以求得W。 测试 当测试的时候,就是把region proposal的feature map输进去,然后就会得到d_x(P) ,d_y(P),d_w(P),d_h(P)这几个偏移量,然后再把这几个偏移量施加到region proposal的(x, y, w, h),便得到最后的微调过的bounding box。 本文都是根据...
MPDIoU: A Loss for Efficient and Accurate Bounding Box Regression MPDIoU:一个有效和准确的边界框损失回归函数 摘要 边界框回归(Bounding box regression, BBR)广泛应用于目标检测和实例分割,是目标定位的重要步骤。然而,当预测框与边界框具有相同的纵横比,但宽度和高度值完全不同时,大多数现有的边界框回归...
使用FC操作确定Bounding Box的4个边位于哪个bucket内;同样使用FC操作计算bucket中心与Bounding box精确位置的offset。 第三部分为Bucketing-Guided Rescoring,对4个边所在bucket的置信度求平均值,将其与类别置信度相乘的结果用于NMS中,以保留高精度的Bounding Box。 训练时的损失函数为\mathcal{L}=\lambda_{1} \math...
从上面的损失可以看到,CIoU比DIoU多了 α \alpha α和 v v v这两个参数。其中 α \alpha α是用来平衡比例的系数, v v v是用来衡量Anchor框和目标框之间的比例一致性。它们的公式如下: 然后在对 w w w和 h h h求导的时候,公式如下: 因为w 2 + h 2 w^2+h^2 w2+h2这一项在计算的时候会变得很...
Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了。前三条网上解释比较多,后面的两条我看了很多pap...
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 论文 常用的Loss函数例如l1,l2范数等却对尺度敏感,故用来做IoU回归优化的loss并不合适。 文章认为可以直接用IoU做为loss来回归优化bbox,但同时有两个主要的缺陷:1.若预测框和bbox并不重合,那IoU=0,无法作优化2.不同重叠...
但这个红框里面的loss函数 谁能解释下 Answer: 好多同学问过这个问题,一直没时间整理,下面是我对Bounding-box regression的理解,图片可能不是很清晰。 ? ? ? ?
在anchor_target层,这两行是计算boundingregression代码: 以下是boundingregression的计算公式: argmax_overlaps是每个anchor对应最大overlap的gt_boxes的下标,所以bbox_targets存储的是anchor和最大o 坐标变换 损失函数 特征提取 ide 特征向量 转载 mob604756efcf97 ...
直观的想法就是EXP函数,如公式(3), (4)所示,那么反过来推导就是Log函数的来源了。 为什么IoU较大,认为是线性变换? 当输入的 Proposal 与 Ground Truth 相差较小时(RCNN 设置的是 IoU>0.6), 可以认为这种变换是一种线性变换, 那么我们就可以用线性回归来建模对窗口进行微调, 否则会导致训练的回归模型不 work(...