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    基础知识 | 目标检测中Anchor的认识及理解

    最开始出现的是R-CNN,如下图: 从上图可以看出其框架做了很多重复的计算,在第二步之后,如果有2k个proposals,那后面就要执行2k边,太低效。...其中RPN主要就是负责生成proposals,然后与最后一层的feature map一起使用,用ROI Pooling生成固定长度的feature vector。...Classification:经过1x1x256x18的卷积核,得到1x1x18的特征向量,分别代表9个proposals的Object的概率(是或不是); Regression:经过1x1x256x36...的卷积核,得到1x1x36的特征向量,分别代表9个proposals的(长宽及中心点坐标)。...对于边界框的回归,其是采用以下4个坐标的参数化: 综上,通过滑窗和Anchor机制就可以找到固定比例、一定大小的proposals,这样RPN就可以完美替代低效的Selective Search去产生proposals

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    对象检测网络中的NMS算法详解

    微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 觉得文章有用,请戳底部【好看】支持 01 NMS定义 在一个典型的对象检测管道中,网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding...Overlap阈值需要平衡精度与抑制效果: 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少,结果就是导致大量的FP(False Positives),进一步导致检测精度下降与丢失...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率,导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少,结果就是导致大量的FP(False Positives),...当overlap阈值很小的时候,导致proposals boxes被压制的很厉害,导致recall大幅下降。...当overlap阈值很小的时候,导致proposals boxes被压制的很厉害,导致recall大幅下降。

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    对象检测网络中的NMS算法详解

    01NMS定义 在一个典型的对象检测管道中,网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...Overlap阈值需要平衡精度与抑制效果: 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少,结果就是导致大量的FP(False Positives),进一步导致检测精度下降与丢失...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率,导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值越大、proposals boxes被压制的就越少,结果就是导致大量的FP(False Positives),...当overlap阈值很小的时候,导致proposals boxes被压制的很厉害,导致recall大幅下降。...当overlap阈值很小的时候,导致proposals boxes被压制的很厉害,导致recall大幅下降。

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