对于size = 16的情况下:ratio为1时,anchor尺寸为16 x 16;ratio为0.5时,尺寸为(16*sqrt(2)) x (16/sqrt(2)),即23 x 12;ratio为2时,尺寸为11 x 22。 anchor_scales,定义了anchor的尺寸,这里设置anchor_scales = [8, 16, 32]。对base anchor的宽高分别乘以尺寸,从而得到各个不同尺寸的anchor。 2....
self._anchors= generate_anchors(scales=np.array(anchor_scales))#九个anchor的w h x_cstr y_cstr,对原始的wh做横向纵向变化,并放大缩小得到九个self._num_anchors = self._anchors.shape[0]#anchor的个数self._feat_stride = layer_params['feat_stride']#网络中参数16 (feature map为原图大小的1/16,...
scales 是 Anchor 的面积,aspect_ratios 是 Anchor 的横纵比,由于一组 Anchor 要满足不同的大小及横纵比,所以 scales 和 aspect_ratios 都是 List[int] 类型,因此模板中 Anchor 的数量是 len(scales) * len(aspect_ratios)。 import torch def generate_anchors(scales, aspect_ratios, dtype=torch.float32,...
anchor=np.array([1,1,base_size,base_size],dtype=np.float)-1anchors=_ratio_enum(anchor,aspect_ratios)anchors=np.vstack([_scale_enum(anchors[i,:],scales)foriinrange(anchors.shape[0])])returnanchors def_whctrs(anchor):""" 返回anchor 窗口的 width,height,x center,y center.""" w=anchor...
scales=2**np.arange(3, 6), ratios=[0.5, 1, 2]): def getWHCxCy(anchor): w = anchor...
self.config.RPN_ANCHOR_SCALES=[32,64,128,256,512]# 特征层锚框感受野 1. 2. 3. Anchor框的生成函数为model.py中的get_anchors函数,参数为image_shape,只需要保证里面有[h,w]即可,也可以是[h,w,c],代码如...
scales wrt a reference (0, 0, 15, 15) window. """ base_anchor = np.array([1, 1, base_size, base_size]) - 1 #新建一个数组:base_anchor:[0 0 15 15] ratio_anchors = _ratio_enum(base_anchor, ratios) #枚举各种宽高比 anchors = np.vstack([_scale_enum(ratio_anchors[i, :], ...
当前滑窗的中心在原像素空间的映射点称为anchor,以此anchor为中心,生成k(paper中default k=9, 3 scales and 3 aspect ratios)个proposals。虽然 anchors 是基于卷积特征图定义的,但最终的 anchos 是相对于原始图片的. RPN的本质是 “ 基于滑窗的无类别obejct检测器 ”。
scales 是 Anchor 的面积，aspect_ratios 是 Anchor 的横纵比，由于一组 Anchor 要满足不同的大小及横纵比，所以 scales 和 aspect_ratios 都是 List[int] 类型，因此模板中 Anchor 的数量是 len(scales) * len(aspect_ratios)。带入一组数字理解一下~结果如下，在代码中设置了三种尺寸与三种横...
[8,16,32]9self.anchor_scales =cfg.ANCHOR_SCALES10#anchor的比例 __C.ANCHOR_RATIOS = [0.5,1,2]11self.anchor_ratios =cfg.ANCHOR_RATIOS12#特征步长 __C.FEAT_STRIDE = [16, ]13self.feat_stride =cfg.FEAT_STRIDE[0]1415#define the convrelu layers processing input feature map16#定义处理输入...