)我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法,该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型,在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归(Bounding-Box Regression)。 一、边界框回归简介 相比传统的图像...
目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域,然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标,并调整区域边界从而更准确地预测目标的真实边界框(ground-truth bounding box)。其中的一种方法:以每个像素为中心,生成多个缩放比和宽高比(aspect ratio)不同的边界框。这个边界框就是锚框。 设输入图像的高度为 h,宽度为 ...
确实,Bounding-box regression就是用来微调这个窗口的。 2.问题数学表达(回归/微调的对象是什么?) (图2) 对于窗口,一般使用四维向量(x,y,w,h)来表示,分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于图2,红色的框P代表原始的Proposal候选目标框,蓝色的框ˆGG^代表边界框回归算法预测的目标框,绿色的框G代表目标的Ground...
importnumpyasnp#计算IoU,矩形框的坐标形式为xyxydefbox_iou_xyxy(box1, box2):# 获取box1左上角和右下角的坐标x1min, y1min, x1max, y1max = box1[0], box1[1], box1[2], box1[3]# 计算box1的面积s1 = (y1max - y1min +1.) * (x1max - x1min +1.)# 获取box2左上角和右下角的...
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,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主...
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,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主...
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 ...
Bounding Box的生成过程是:通过Selective Search算法对每个候选区域进行计算,得到每个候选区域的最小和最大x坐标、最小和最大y坐标,将候选区域转换为规则的矩形框。 Selective Search算法是基于文献[3]^的算法用于初始化候选区域集合,每次合并两个相似度最大的相邻区域(文献[3]^中详细说明了相似度的定义和计算方法)...
Bounding Box预测(Bounding box predictions) 在上一篇笔记中,你们学到了滑动窗口法的卷积实现,这个算法效率更高,但仍然存在问题,不能输出最精准的边界框。在这个笔记中,我们看看如何得到更精准的边界框。 精准边界框 在滑动窗口法中,你取这些离散的位置集合,然后在它们上运行分类器,在这种情况下,这些边界框没有一...
目标检测中边界框回归算法(bounding box regression) 本笔记将学习如何训练自定义深度学习模型,以通过Keras和TensorFlow的边界框回归来预测目标检测。 但这引发了以下问题: -如果我们想训练一个端到端的物体检测器怎么办? -是否有可能构建可以输出边界框坐标的CNN架构,从而使我们实际上可以训练模型以做出更好的对象检测...