由于IoU 是计算机视觉中常见的测量方法,因此你在使用的库通常已经实现了它的计算。事实上,Matterport Mask R-CNN 库将它作为一个名为 mrcnn.utils.compute_overlaps()的函数包含在内,因此我们可以直接使用该函数。 假设我们有一个表示图像中停车区域的边界框列表,查看检测到的车辆是否在这些边界框内就像添加一行或两...
TP:IoU>IoU_th 的检测框数量(同一 Ground Truth 只计算一次)。 FP:IoU<IoU_th的检测框数量,或者是检测到同一个 GT 的多余检测框的数量。 TN:(用不到这个概念)。 FN:没有检测到的 GT 的数量。 假设红色的框是Ground Truth,绿色的框是检测结果, IoU_th 、confidence_th均设为0.5: 这张图中的绿色框就...
论文代码:Facebook代码链接;Tensorflow版本代码链接;Keras and TensorFlow版本代码链接;MxNet版本代码链接 一、Mask R-CNN是什么,可以做哪些任务? 图1 Mask R-CNN整体架构 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 1. 实例分割(Instance...
a.对每一类的得分前 n 名的框互相计算 IOU,得到 C*n*n 的矩阵X(对角矩阵),对每个类别的框进行降序排列。 b.其次,通过检查是否有任何得分较高的框与其 IOU 大于某个阈值,从而找到要删除的框,通过将 X 的下三角和对角区域设置为 0 实现。这可以在一个批量上三角中实现,之后保留列方向上的最大值,来计算...
mean IoU:每个类别的IoU,再对每个类别求平均。 举一个例子: 对于0标签: 我们将预测正确的地方用绿色表示,预测错误的地方用红色表示。 绿色表示预测标签为0,实际标签也为0。图中有16个。 红色表示预测错误的,即预测为0,实际标签不为0。实际标签为1的为0个,实际标签为3的有两个...。构建上图矩阵。最后混淆...
我们将要使用的测量方法为交并比(IoU)。IoU 通过两个对象重叠的像素数量除以两个对象覆盖的像素数量计算得到。像这样: 这将为我们提供汽车边界框与停车位边界框重叠的程度。有了这个,我们可以轻易确定汽车是否在停车位。如果 IoU 测量值很低,如 0.15,那意味着汽车并没有真正占用大部分停车位。但如果指标很高,如 0.6...
一、Mask R-CNN是什么,可以做哪些任务? 图1 Mask R-CNN整体架构 Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,可以用来做“目标检测”、“目标实例分割”、“目标关键点检测”。 1. 实例分割(Instance segmentation)和语义分割(Semantic segmentation)的区别与联系 ...
a.对每一类的得分前 n 名的框互相计算 IOU,得到 C*n*n 的矩阵X(对角矩阵),对每个类别的框进行降序排列。 b.其次,通过检查是否有任何得分较高的框与其 IOU 大于某个阈值,从而找到要删除的框,通过将 X 的下三角和对角区域设置为 0 实现。这可以在一个批量上三角中实现,之后保留列方向上的最大值,来计算...
由于IoU 是计算机视觉中常见的测量方法,因此你在使用的库通常已经实现了它的计算。事实上,Matterport Mask R-CNN 库将它作为一个名为 mrcnn.utils.compute_overlaps()的函数包含在内,因此我们可以直接使用该函数。 假设我们有一个表示图像中停车区域的边界框列表,查看检测到的车辆是否在这些边界框内就像添加一行或两...