RPN和R-CNN都包含标签分配过程。 对于RPN,首先生成不同尺度和比例的Anchor,然后给Anchor分配二值标签,训练分类和回归头。 对于R-CNN,标签分配过程与RPN相似,不同之处在于R-CNN的输入就是RPN的输出。 为了克服IoU在小目标检测中的上述缺点,设计了基于NWD的标签分配策略,利用NWD来分配标签。 具体来说,训练的RPN,
搞笑研究所 金秋放假狂欢季
标签分配策略是对训练过程中各个Anchor(keypoint / Anchor point)划分正负属性,并分配各自学习目标GT的策略方法,可以分成静态分配策略和动态分配策略两类. 静态分配策略是最常见的标签分配策略方法,主要以Max IoU分配策略为主,即将和某GT具有最大IoU的Anchor负责预测该GT. 但是静态分配策略没有考虑到GT存在着各种大小、...
SimOTA可以理解为是一种匹配策略的方法,可以看成是一个最优传输的问题。举一个通俗易懂的例子就是,有2个分配基地与6个周围城市,现在需要考虑一个最优的配送方式来确保分配东西到这几个城市的运输成本是最低的。而对于目标检测来说,这个最优传输问题也就是一个最优分配问题,如何实现把这些anchor point分配给gt的...
YOLOv3是以Darknet53为主干，后面再加上SPP。我们对训练策略进行了一些修改，增加了EMA weights updating...
simota训练策略 simota训练策略 Simota训练策略重视目标分配的精确性。它对正负样本的定义有独特考量方式。该策略在多标签任务中表现较为突出。Simota训练策略能提升模型定位精度。其基于动态指标进行样本筛选。此策略减少了低质量样本的干扰。在目标检测里Simota作用很关键。它依据预测与真实的匹配度调整。Simota训练策略加快...
标签分配策略是对训练过程中各个Anchor(keypoint / Anchor point)划分正负属性,并分配各自学习目标GT的策略方法,可以分成静态分配策略和动态分配策略两类. 静态分配策略是最常见的标签分配策略方法,主要以Max IoU分配策略为主,即将和某GT具有最大IoU的Anchor负责预测该GT. 但是静态分配策略没有考虑到GT存在着各种大小、...
太好了是宝藏游戏!我们有救了!