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在目标检测问题中提高边界框精度

是指通过优化算法和技术，使得目标检测算法能够更准确地定位和标记出目标物体的边界框。以下是一些方法和技术可以用来提高边界框精度：

  1. One-stage和Two-stage检测器：目标检测算法可以分为One-stage和Two-stage两种类型。One-stage检测器（如YOLO、SSD）直接在图像上密集地预测目标的边界框和类别，而Two-stage检测器（如Faster R-CNN、Mask R-CNN）先生成候选框，然后再对候选框进行分类和边界框回归。Two-stage检测器通常具有更高的边界框精度。
  2. 多尺度特征融合：通过在不同层次的特征图上进行目标检测，可以提高边界框的精度。例如，Feature Pyramid Network（FPN）通过在不同分辨率的特征图上进行特征融合，提供了多尺度的语义信息，从而改善了边界框的定位精度。
  3. 区域生成网络（RPN）：RPN是Faster R-CNN中的一个关键组件，用于生成候选框。RPN通过在图像上滑动一个小窗口，预测窗口内是否包含目标，并生成候选框。通过调整RPN的参数和超参数，可以提高候选框的质量和数量，从而提高边界框的精度。
  4. 数据增强：通过对训练数据进行增强，可以提高目标检测算法的鲁棒性和泛化能力，进而提高边界框的精度。常用的数据增强方法包括随机裁剪、缩放、旋转、翻转等。
  5. 损失函数设计：合适的损失函数设计可以引导目标检测算法更好地学习目标的边界框。一些常用的损失函数包括平滑L1损失、交叉熵损失、IoU损失等。
  6. 预训练模型和迁移学习：使用在大规模数据集上预训练的模型（如ImageNet）作为初始模型，然后通过微调或迁移学习的方式，将其应用于目标检测任务。这样可以加快模型的收敛速度，并提高边界框的精度。
  7. 硬负样本挖掘：在目标检测中，负样本（即非目标区域）通常远远多于正样本（即目标区域）。通过采用一些策略，如在线难例挖掘（OHEM）、困难样本挖掘（Hard Example Mining）等，可以有效地挖掘出一些难以分类的负样本，从而提高边界框的精度。
  8. 后处理技术：在目标检测的输出结果中，可以应用一些后处理技术来进一步提高边界框的精度。例如，非极大值抑制（NMS）可以去除重叠的候选框，保留置信度最高的候选框。

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目标检测框回归问题

https://zhuanlan.zhihu.com/p/330613654 目标检测模型训练的时候有两个任务，框分类（框里是什么）和框回归（框在哪），本文主要讲第二点。...YOLO中x、y的回归方式比较奇特。假设 ? 、 ? 为拟合目标， ? 、 ? 为网络预测值, ? 为对应head输出feature map的宽， ?...GIoU loss缓解了IoU loss在预测框和GT框之间IoU为0，梯度为0的问题。实验中GIoU收敛比较慢，DIoU缓解了GIoU这个问题；CIoU基于DIoU，添加了一个关于长宽比的惩罚项。...这句话很对，但是IoU只是整体metric（比如mAP）中的一部分，这一个部分达成了“optimizing a metric itself”，问题是局部最优不一定能达到全局最优，这个问题导致IoU loss...3、anchor free 这里我们没提到anchor free的目标检测框回归计算方式，但是思路是类似的，基于上述的思路，可以很自然地想到anchor free目标检测器里框回归会如何设计。 ?

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yolov5小目标检测-提高检测小目标的检测精度

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    在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...在基于IoU的评估标准下，大多数目标检测任务的检测精度得到了进一步提高，但是IoU损失本身也存在一些缺陷，例如，当GT框和 Anchor 框之间没有重叠时，它们的梯度将消失，无法准确描述两个边界框之间的位置关系...Focal Loss 在边缘回归的过程中，不平衡训练样本的问题依然存在。训练样本可以根据是否包含目标类别分为正样本和负样本。...GIoU Metric 由于在边界框回归中，GT框和 Anchor 框之间没有重叠，因此IoU损失出现了梯度消失的问题。...对于以简单样本为主的检测任务，在边界框回归过程中关注简单样本有助于提高检测性能。对于以难以检测的样本为主的检测任务，相比之下，则需要关注难以检测样本的边界框回归。

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    目标检测算法中检测框合并策略技术综述

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    导读 本文将详细介绍目标检测中的平均精度(mAP)，建议收藏并掌握。（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 平均精度(mAP) 是用于评估机器学习模型的性能指标。...同样，这些术语也适用于对象检测和分割。但是，确切的含义并不相同。在目标检测中，预测的正确性（TP、FP 或 FN）是在 IoU 阈值的帮助下确定的。...YOLOv5 nano 模型正在预测对象上的边界框。IoU 阈值设置为 0.5，ground truths可以明显看出。 ‍...现在让我们回到刚才跳过的问题。为什么不是一次计算所有类的平均精度（AP）❓ 让我们想想如果我们这样做会发生什么。您可以返回检测图表并通过组合所有类来计算AP。...它是在 2007 年的 PASCAL VOC 挑战赛中引入的。它以 IoU 阈值 0.5 计算。与 ROC-AUC 相比，该指标更敏感。该度量具有以下优点。 提高可解释性。

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    资源 | 1460万个目标检测边界框：谷歌开源Open Images V4数据集

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    GiraffeDet：对目标检测中对Neck进行优化提升最终精度

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