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    CVPR 2019:精确目标检测的不确定边界框回归

    边界框精炼MR-CNN首次提出在迭代定位中将框进行merge操作。...特别的,为了捕捉边界框预测的不确定性,首先将边界框的预测以及ground truth框分别看做高斯分布函数和狄克拉分布函数。则新定义的回归损失可以看作是预测分布和真实分布之间的KL散度。...(3)所学概率分布反映了边界框预测的不确定性水平。 3.1边界框参数化 基于双阶段的目标检测网络如Faster-RCNN,MaskR-CNN。...标准差σ测量估计的不确定度。当σ趋近于0时,表示网络对估计的位置非常有信心。...意义 综上,大规模目标检测数据集中的不确定性会阻碍最先进的目标检测算法的性能。分类置信度并不总是与定位置信度密切相关。本文提出了一种新的具有不确定性的边界盒回归损失方法,用于学习更精确的目标定位。

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