IOU就是:两个框的相交部分面积/相并部分面积。 **NMS简单说:**就是有两个候选框,预测概率得分都很高,但是两个框的iou超过了我设定的阈值,那么我认为这两个框表示的是同一个对象,我们将那个预测得分低的那一个舍去不要。 4. 回归修正bbox这部分,放在下面的Fast RCNN里面介绍吧! 缺点: 慢 计算开销、存储...
对于分割任务来讲,一般更希望候选框能够涵盖所有待分割区域而不是贴紧目标,所以本文增加一个惩罚因子 来额外惩罚目标区域没有涵盖到的情况,当时,新IOU(IOUnew)和传统IOU一样,IOUnew计算公式如式(9) 改进后的Mask R-CNN使用新IOUnew产生RPN层需要的训练数据,使得囊括能力更强的候选框更有可能保留下来,从而在训练...
然后计算实际box和并集图片的交集,两者相处,在理想状态下,交集等于并集代表定位效果最好,此时的IOU=1。 IOU的定义这里不列公式了,因为个人感觉看着看着崩一个公式出来还是蛮劝退的。 代码中并集的计算方法是将预测的box和实际的box一起逐个添加到图片上,可以想象有一些部位会被重复添加多次。 只需要把大于1的部分...
DBNet中通过固定偏移量 o_f 将预测得到的shrink-mask(收缩掩模)扩张, o_f 计算公式如下( S_s 为mask的面积, L_s 为周长, \delta_t 为扩张系数): o_f=\frac{S_s}{L_s}\delta_t\\这有一个明显的问题,就是o_f十分依赖S_s和L_s,若mask大于或者小于GT时,预测的偏移也会大大偏离GT,这将进一步导...
其中IoU,就是预测 box 和真实 box 的覆盖率,其值等于两个 box 的交集除以两个 box 的并集。其它的 ROI 不参与训练。还可设定 ROI_POSITIVE_RATIO=0.33,比如说 33% 的 ROI 为正样本,其它为负样本。 ROI Pooling/Align 是把原图的左上角和右下角的候选区域映射到特征图上的两个对应点,这个可基于图像的缩...
Mask-RCNN的Mask预测部分的损失计算 3. 训练 在Faster-RCNN中,如果ROI区域和GT框的IOU>0.5,则ROI是正样本,否则为负样本。 Lmask 只在正样本上定义,而Mask的标签是ROI和它对应的Ground Truth Mask的交集。其他的一些训练细节如下: 采用image-centric方式训练,将图片的长宽较小的一边缩放到800像素。
(1)计算ROI的边长,边长不取整;(2)将ROI均匀分成k×k个桶,每个桶的大小不取整;(3)每个桶的值为其最邻近的特征图的4个值通过双线性插值(附录A)得到;(4)使用最大池化或者平均池化得到长度固定的特征向量。ROI对齐可视化如图1.25所示。图1.25 ROI对齐可视化ROI对齐操作通过tf.image.crop_and_resize 函数便可以...
由表3可以看出,本文所提模型DIF-Mask RCNN的APdet (IoU = 0.50∶0.95)、APdet (IoU = 0.50)、AR1det、AR10det指标值分别为33.90%、67.16%、43.96%和47.03%,与Mask RCNN (ResNet101)对比,分别提高了6.53%、5.94%、7.12%和3.40%,表明该模型通过在特征提取部分采用主辅网络结构可以提取更多有利于识别出病灶...
类似地,如果这个anchor与ground truth的IoU在0.3以下,那么这个anchor就算背景(negative)。在作者进行RPN网络训练的时候,只使用了上述两类anchor,与ground truth的IoU介于0.3和0.7的anchor没有使用。在训练anchor属于前景与背景的时候,是在一张图中,随机抽取了128个前景anchor与128个背景anchor。