【目标检测】 IoU 计算及 NMS 计算 IoU 计算 计算 IoU 的代码因为不是很复杂,所以在一些偏深度学习的岗位面试时比较容易遇到。一般都是给定一个点的形式为,[x1,y1,x2,y2] 或者是 [x1,y1,w1,h1]。 NMS 计算 虽然 NMS 需要基于上面的计算 IoU 公式,但是上面是简单情况。只有两个框,这里需要借助 Numpy...
PolarMask 基于极坐标系建模轮廓,把实例分割问题转化为实例中心点分类(instance center classification)问题和密集距离回归(dense distance regression)问题。同时,我们还提出了两个有效的方法,用来优化high-quality正样本采样和dense distance regression的损失函数优化,分别是Polar CenterNess和 Polar IoU Loss。没有使用任何t...
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...
Mask R-CNN:预测了网格上的Mask,而不考虑对象的大小,正如前面说的一样,低分辨率网格Mask表示质量低,高分辨率网格复杂度高。 Mask Scoring R-CNN:提出了MaskIoU head来学习预测实例Mask的质量。它校准掩模质量和掩模评分之间的不校准; PointRend:将图像分割作为一个渲染问题,通过在自适应选择的位置对低分辨率预测的掩...
接着,对剩下的ROI进行score排序,保留其中预测为前景色概率大的一部分。最后,利用NMS获得最终的RP。 DetectionTargetLayer 1.之前得到了2000个ROI,可能有pad进来的(0充数的)这些去掉 2.有的数据集一个框会包括多个物体,这样情况剔除掉 3.判断正负样本,基于ROI和GT,通过IOU与默认阈值0.5判断...
(t_x,t_y)为对应特征图中心点坐标的回归值,(t_w,t_h)为对应特征图中的高度和宽度的回归值。接着通过非极大值一致算法 NMS 选择一定数量的 ROI region,比如说 2000 个。然后计算 ROI region 和 gt_boxes 的重叠覆盖情况,选择一个数量的 TRAIN_ROIS_PER_IMAGE,比如说 200 个进行训练。可以采用如下规则:...
Inference:在推理时,我们只使用 MaskIoU head 对R-CNN生成的分类分数进行校正。具体地说,假设 R-CNN 阶段输出 个边框,然后在SoftNMS之后,选择其中 得分的边框。然后将这 个边框输入进 Mask head,产生多类别 masks。这就是标准的 Mask R-CNN 的推理操作。我们也遵循了这个步骤,将 ...
假如某ROI与任一目标区域的IoU最大,则该anchor判定为有目标。 假如某ROI与任一目标区域的IoU>0.5,则判定为有目标; 假如某ROI与任一目标区域的IoU<0.5,则判定为背景。 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...
对于RPN生成的候选框之间存在大量重叠,基于候选框的cls得分,采用NMS,IoU设置为0.7,这样每张图片最后只剩2000个候选框,正好就和SS算法提供的候选框个数差不多了。后续Faster RCNN第二阶段的微调训练也是从这2000个候选框中采样部分候选框进行训练,并不是全部拿来进行训练,采样的法则也是先找出正例和负例(按照和GT的...
Updated baseline 这一步就是对一些超参数进行修改,包括延长迭代次数到18万轮;从12万轮到16万轮学习率降低10点;将NMS阈值从0.3调整到0.5 这一步mask AP提升0.3,box AP提升0.9 End-to-end training 之前的训练策略是先单独对一阶段的RPN网络进行训练,之后再对二阶段的Mask R-CNN检测头进行训练,这一步端到端的...