__C.RESULTS_NMS_THRESHOLD is the NMS threshold used to discard overlapping predicted bounding boxes in evaluation. A lower threshold yields fewer removals and hence more predicted bounding boxes in the final output. If you set __C.USE_PRECOMPUTED_PROPOSALS = True the reader will read precomputed...
(2) 对于每个网格,我们都预测2个边框(包括每个边框是目标的置信度以及每个边框区域在多个类别上的概率) (3) 根据上一步可以预测出7*7*2个目标窗口,然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口,最后NMS去除冗余窗口即可(关于什么是非极大值抑制NMS,请参看本深度学习分类下第58题:https://www.julyedu.com/question/...
RPN网络是可以单独训练的,并且单独训练出来的RPN模型给出很多region proposals。由于先验框数量庞大,RPN预测的候选区域很多是重叠的,要先进行NMS(non-maximum suppression,IoU阈值设为0.7)操作来减少候选区域的数量,然后按照置信度降序排列,选择top-N个region proposals来用于训练Fast R-CNN模型。RPN的作用就是代替了Selec...
测试阶段就不是只用64个ROI了,而是所有提取出的大约2000个 ROI,每一个 ROI 最终会输出一个类别概率分布和 k个回归向量,对这2000个 ROI 分别针对每个类别进行 NMS 极大值抑制,最终画出预测框。 Experiment 通过实验发现,并不是提取越多的候选框越能提升 mAP 值,超过某种界限后,反而会损失精度。发布...
(3) 根据上一步可以预测出7*7*2个目标窗口,然后根据阈值去除可能性比较低的目标窗口,最后NMS去除冗余窗口即可(关于什么是非极大值抑制NMS,请参看本深度学习分类下第58题:https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/ques_id/2141)。 可以看到整个过程非常简单,不再需要中间的region proposal找目标,直接回...
筛选层是为了在多个结果中(多个bounding box)筛选出最合适的几个,这个方法和faster R-CNN 中基本相同。都是先过滤掉score低于阈值的box,对剩下的box进行NMS非极大值抑制,去除掉重叠度比较高的box(NMS具体算法可以回顾上面faster R-CNN小节)。这样就得到了最终的最合适的几个box和他们的类别。
由于先验框数量庞大,RPN预测的候选区域很多是重叠的,要先进行NMS(non-maximum suppression,IoU阈值设为0.7)操作来减少候选区域的数量,然后按照置信度降序排列,选择top-N个region proposals来用于训练Fast R-CNN模型。RPN的作用就是代替了Selective search的作用,但是速度更快,因此Faster R-CNN无论是训练还是预测都可以...
-e: Path to save the engine to. (default:./saved.engine) -t: Desired engine data type, generates calibration cache if in INT8 mode. The default value isfp32. The options are {fp32,fp16,int8}. -w: Maximum workspace size for the TensorRT engine. The default value is1073741824(1<<30...
基于深度学习的回归方法:YOLO/SSD/DenseBox等方法;以及最近出现的结合RNN算法的RRC detection;结合DPM的Deformable CNN等。 二、传统的目标检测算法 传统目标检测流程: 如上图所示,传统目标检测的方法一般分为三个阶段:首先在给定的图像上选择一些候选的区域,然后对这些区域提取特征,最后使用训练的分类器进行分类。下面我...
4、NMS去除冗余框(例如:2000个框筛选后,只剩下50个) Faster RCNN是two-stage,但是end-end从头可以直接优化到尾的网络。 6. 总结 7、补充:Mask RCNN 是faster rcnn基础上改进,增加了一个分支。Fps:5。它的识别,先目标检测到roi,再到roi上进行分割。