Faster R-CNN,Cascade R-CNN及Mask R-CNN依靠边界框回归来进行目标定位。传统的基于Smooth L1损失的边界框回归损失并未考虑ground truth 模糊的情形。一般来说分类的分数越高,其边界框的回归应更为准确,然而,这种情况很少,如下图所示。 本文提出了KL损失用于解决上述问题,本文新提出的边界框损失-KL损失,可以同时...
Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection(标题输不下..) 作者拟解决的问题 大规模目标检测数据集ground truth框标记时存在歧义。作者希望提出新的边界框的回归损失针对边界框的移动及位置方差进行学习,从而输出更精确的边界框 主要贡献 提出KL loss,学习边界框的回归同时检测定位的不确定...
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-...
论文:Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression 动机:1. ln 损失函数和现有的基于 IoU 的损失函数都不能很好的描述 bbox ,导致模型收敛慢和不准确;2. 大多数损失函数忽略了正负样本不平衡的问题,即大量与目标框重叠面积较小的预测框在最终的 bbox 优化中占用了绝大部分的贡献。 EIOU...
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 ...
Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression 论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》论文详解 现在在物体检测领域,通常会使用IoU(Intersection over Union)来作为一个很重要的度量指标。但是很多时候在训练网络时,采用的是l2-norm来回归检测框的,文章认为采用l2-norm来训练模型而使用IoU来衡量模型好坏,这两者...
Bounding-Box regression 最近一直在看目标检测有关的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...
boxregressionfunction.Someinaccuratelylabeledbound- ingboxesfromMS-COCOareshowninFigure1(a)(c). Whentheobjectispartiallyoccluded,theboundingbox boundariesareevenmoreunclear,showninFigure1(d) fromYouTube-BoundingBoxes[40]. Objectdetectionisamulti-tasklearningproblemcon- ...
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。