在不管是最初版本的RCNN,还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测物体的目标检测框。因此掌握边界框回归(Bounding-Box Regression)是极其重要的,这是熟练使用RCNN系列模型的关键一步,也是代码实现中比较重要的一个模块。接下来,我们对边界框回归(Bounding-Box Regression)进行详细介绍。
在不管是最初版本的RCNN,还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测物体的目标检测框。因此掌握边界框回归(Bounding-Box Regression)是极其重要的,这是熟练使用RCNN系列模型的关键一步,也是代码实现中比较重要的一个模块。接下来,我们对边界框回归(Bounding-Box Regression)进行详细介绍。
定义这个的目的就是为了在训练时为已标定的Bounding-Box寻找一个能够扩张为该Bounding-Box的Region Proposal,当IOU小于某个值得时候就必须被丢弃,这样的具体原因是因为能够进行Bounding-Box regression的两个框的是差异比较小的,这样才能进行线性模拟(下面会讲述的)。 边框回归是什么? 边框回归怎么做的? 那么经过何种变...
在不管是最初版本的RCNN,还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测(矫正)物体的目标检测框,以提高最终的检测精度。因此掌握边界框回归(Bounding-Box Regression)是极其重要的,这是熟练使用RCNN系列模型的关键一步,也是代码实现中比较重要的一个模块。接下来,我们对边界框回归(Bounding-...
3、边框回归Bounding-Box regression , 这样就会定位更准确。 而Bounding-boxregression就是用来微调这个窗口的。 边框回归是什么?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,绿色的框G代表目标的GroundTruth,我们的目标是寻找一种关系使得输入原...
【边框回归】边框回归(Bounding Box Regression)详解(转) 转自:打开链接 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...
Bounding-box回归 这是为了提高定位效果,原作者提出的一个回归模型算法。 Bounding-box Regression训练的过程中,输入数据为N个训练对 其中 为proposal的位置,前两个坐标表示proposal的中心坐标,后面两个坐标分别表示proposal的width和height,而 表示groundtruth的位置,regression的目标就是学会一种映射将P转换为G。
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...
bounding box 详细解释 Bounding box regression原理简单理解: 如上图所示,绿色框为飞机的ground truth(gt),红色框为提取的foreground anchors,也就是说被分类器标记为飞机,但是红色框为位置不准确,不是我们想要的。所以要对红色框进行微调。 窗口形状用四维向量表示,中心点坐标x,y,宽和高w,h,所以任意anchor的坐标...
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paper,才...