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边界框回归
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其中只有约970个具有预先存在的边界框坐标。我正在以70:30的训练和测试比率训练模型。我的问题是，如果其余的图像没有边界框，我如何训练模型？由于我不是医学专家，我不能手动在图像周围绘制边界框。有14个类，手动绘制边界框变得非常困难
浏览 11提问于2020-01-18得票数 0
但几天后，该特定块的边界框坐标发生了变化。然后，我的逻辑就不起作用了。 你们知道为什么这些坐标会改变吗？ 这就是我在确定坐标后如何应用我的逻辑。
浏览 34提问于2020-11-11得票数 0
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我正在寻找预测回归值的方法。那么，改善预测的最佳方法是什么呢？我想应用数据平衡技术。但到目前为止，我发现平衡技术只适用于多类。
浏览 3提问于2020-03-17得票数 1
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我的最后一层函数是logistic回归函数，它只预测1或0。我不知道如何预测概率得分。如果我有每个盒子的概率分数，那么就很容易找到最合适的盒子。请给我一些找到同样的方法。提前谢谢。欢迎所有答案。
浏览 2提问于2016-05-04得票数 1
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然而，如果我理解正确的话，锚框是在卷积特征图中给定的，那么感兴趣区域回归会给出相对于锚框的感兴趣区域坐标(所以很容易转换为卷积特征图坐标中的坐标)，然后部分使用卷积特征图中的坐标进行感兴趣区域池，并且它自己(分类并)回归边界框坐标。由Fast-RCNN回归的边界框是如何表达的？(我猜:相对于ROI提案，类似于提案相对于锚框的编码；但我不确定)
浏览 9提问于2017-05-30得票数 2
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P是关于应该回归的边界框的6个参数，C是置信度。
现在我想在这一层上实现平方损失。正如论文所述，最后一层的每个单元格都是预测，如果预测器的位置确实应该包含边界框，那么应该对该预测器(或单元格)中的所有参数应用损失。如果它不应该包含边界框，那么只需回归置信度C就足够了。
浏览 1提问于2017-05-02得票数 0
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据我所知，它使用预先计算的ROI(使用选择性搜索)，并使用这些来预测边界盒偏移，并使用平滑的L1损失，以细化这些和接近地面真相盒。
浏览 0提问于2021-04-05得票数 0
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我正在尝试理解CNNs中边界框回归的损失函数。目前我使用的是Lasagne和Theano，这使得写损失表达式变得非常容易。许多来源提出了不同的方法，我问自己在实践中通常使用哪种方法。但是，当框不重叠，然后相交为0时，就会出现问题；然后，无论边界框之间的距离有多远，整个商数都会变为0。，我尝试计算边界框直径的平方差。然而，这没有考虑重叠边界框的面积，而只考虑了参数left、right、top、bottom的差异。B):
浏览 0提问于2016-06-02得票数 1
我想做一个回归测试来比较结果。但是，我找不到一个地方来导出带有用户通过GUI定义的边界框的训练图片。我已经尝试导出模型，但是我不确定在哪里可以找到训练图片的信息以及它们的标签和边界框。 我期望在这个平台中，用户不仅可以导出训练模型，还可以导出训练数据(带有标签和边界框的图像)。但是我找不到他们。
浏览 25提问于2019-05-24得票数 3
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为此，我正在考虑在部分(蓝色部分)上添加“假点”，而不扭曲通常平行于边界框上和下部分的线的方向。 我有边界框顶点的坐标和组成边界框的线段的角度系数。 如何计算假点的坐标？
浏览 28提问于2021-11-13得票数 0
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那么，具有多层最大池的CNN如何准确地预测图像中对象的边界框？一个快速的Google展示了许多CNN的例子，最大池化被推荐用于边界框回归问题。
谢谢你的帮助。
浏览 1提问于2018-08-21得票数 0
以下损失中的每一个都意味着什么？(在TensorFlow对象检测应用编程接口中，同时训练基于FasterRCNN的模型)Loss/BoxClassifierLoss/localization_loss/mul_1Loss/RPNLoss/objectness_loss/mul_1
浏览 0提问于2018-01-05得票数 17
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我正在研究一个对象本地化的问题。由于数据集不同于COCO的ImageNet，我只发现图像中是否有对象，而不是该对象的类。如何继续？
浏览 24提问于2019-01-30得票数 0
我有一个.caffemodel文件，将其转换为.coreml文件，我正在应用程序中使用它来识别特殊类型的瓶子。它可以工作，但它只显示一个瓶子是否在图片中。
浏览 0提问于2018-01-13得票数 0
我想创建一个深度分类网络，但我的类并不是相互排斥的(这就是sofmaxlayer所做的)。是否可以定义一个非互斥的分类层(即，一个数据可以在多个类中)？一种方法是在分类层使用logsig函数，而不是softmax，但我不知道如何实现它……
浏览 32提问于2018-12-27得票数 0
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在其他一些实现中，我还看到了锚点掩码(659行)、锚点回归权重和锚点回归掩码，它们可以在这里获得：
有人能给出一个简单而容易的答案吗?这些参数是用来做什么的，我们为什么真的需要它们？
浏览 3提问于2017-09-15得票数 1
假设在我的主体内容中，我有一个最大宽度为1200 max的内容边界元素。当窗口超过1200 As时，内容边界将保持在1200 As的中心位置(参见下面的图1)。图1：
我已经确定
浏览 1提问于2018-05-16得票数 0
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1-正如我所理解的，YOLO首先用于在imageNet上进行分类，然后这些经过训练的权重(用于分类)应该在训练yolo进行回归(检测边界框)时使用。在我在互联网上找到的用来从零开始训练yolo的大部分代码(用于回归)中，我没有看到这些分类权重被加载的部分。这是什么时候发生的？什么时候分类权重被用来训练yolo回归？
我的理解是正确的吗？
浏览 5提问于2020-03-27得票数 2
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