如果我们能对红色的框进行微调, 使得经过微调后的窗口跟Ground Truth 更接近, 这样岂不是定位会更准确。 确实,Bounding-box regression 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 代表通过selective search...
在目标检测中,不论是最初的region proposal,还是后来的anchor box,不可避免的一个问题就是对于同一个物体,会预测出多个bounding box,如下左图所示。而NMS所做的就是去除掉多余的bounding box,只保留和ground truth重叠度最高的bounding box,如下右图所示。 在目标检测中,分类器会给每个bounding box(bb)计算出一个...
市面上主流的目标检测算法框架为:faster RCNN, Yolo系列, FCOS, centerNet 等,今天先介绍anchor base的边框回归,为方便书写,以下将boundingbox regression简写成BBR,gt为groundtruth 真实框,grid为网格,为feature map返回到输入网络图片的感受野大小。 anchor based 目标检测,因为有anchor锚框的存在,在回归中扮演了举足...
如果我们能对红色的框进行微调, 使得经过微调后的窗口跟Ground Truth 更接近, 这样岂不是定位会更准确。 确实,Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。 边框回归是什么? 继续借用师兄的理解:对于窗口一般使用四维向量(x,y,w,h)(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...
GIoU as Loss for Bounding Box Regression 在目标检测中,所有的框都为矩形框,因此,可以为计算最小包含区域提供了可行性,利用其坐标的最小及最大函数进行求取。在包含不相交情形的所有情况,GIoU都是存在梯度值的,此外,在较高的IoU下GIoU与IoU具有强烈的相关性,如下图所示。
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。 首先我们对边界框回归的输入数据集进行说明。输入到边界框回归的数据集为...
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...
那么即便红色的框被分类器识别为飞机,但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5), 那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。 如果我们能对红色的框进行微调, 使得经过微调后的窗口跟Ground Truth 更接近, 这样岂不是定位会更准确。 确实,Bounding-box regression 就是用来微调这个窗口的。
边框回归(BoundingBoxRegression)详解当输入的proposal与groundtruth相差较小时rcnn设置的是iou06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当proposal跟gt离得较远就是复杂的非线性问题了此时用线性回归建模显然不合理 边框回归(BoundingBoxRegression)详解 ...
并大于设定阈值(0.6)的边框。其他边框则被舍弃。在Fast R-CNN中，使用smooth L1取代正则化最小二乘（岭回归）作为回归任务损失。参考：边框回归(Bounding Box Regression)详解 blog.csdn.net/zijin0802...Fast R-CNN中边框回归器的工作原理 datascience.stackexchange.com...