目标检测 anchor的生成
两个名词：目标的真实边界(ground_truth bounding box)。而以像素为中心生成多个大小和宽高比(aspect ratio)的边界框，称为anchor box。 基于深度学习的目标检测不使用传统的滑窗生成所有的窗口作为候选区域，FasterRCNN提出的RPN网络，处理较少但准确 ...
原文：目标检测 anchor 理解笔记
anchor在计算机视觉中有锚点或锚框，目标检测中常出现的anchor box是锚框，表示固定的参考框。 目标检测的任务： 在哪里有东西 难点： 目标的类别不确定 数量不确定 位置不确定 尺度不确定 传统算法的解决方式： 都要金字塔多尺度 遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断 这个尺度的这个位置处有没有认识的目标 ，非常笨重耗时，并不能很好的推广适用。 现状： 近期顶尖 SOTA 的目标检测方法几乎 ...
2019-04-25 14:17 0 3889 推荐指数：
相关推荐
关于目标检测的anchor问题
关于目标检测其实我一直也在想下面的两个论断： Receptive Field Is Natural Anchor Receptive Field Is All You Need 只是一直没有实验。但是今天有人正式提出来了： https://github.com/becauseofAI ...
目标检测 1 ： 目标检测中的Anchor详解
咸鱼了半年，年底了，把这半年做的关于目标的检测的内容总结下。 本文主要有两部分： 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题，R-CNN，SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中，使用一个矩形的边框来表示。在图像中，可以基于图像坐标系使用多种方式 ...
目标检测中的anchor-based 和anchor free
目标检测中的anchor-based 和anchor free 1. anchor-free 和 anchor-based 区别 深度学习目标检测通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。在单阶段检测器中，这些候选区域就是通过滑窗方式产生的 anchor；在两阶段检测器中，候选 ...
Anchor-Free目标检测算法
按时间排序的anchor free论文 为什么要anchor free？ 1、anchor的数量 大小 和宽高比这些超参要调2、dense anchor boxes create a huge imbalance between positive and negative anchor ...
目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测
目标检测Anchor-free分支：基于关键点的目标检测（最新网络全面超越YOLOv3） https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/89430747 ...
目标检测 IOU（交并比） 理解笔记
交并比（Intersection-over-Union，IoU）： 目标检测中使用的一个概念 是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率 即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。 基础知识： 交集： 集合论中 ...
经典论文系列 | 目标检测--CornerNet & 又名 anchor boxes的缺陷
前言： 目标检测的预测框经过了滑动窗口、selective search、RPN、anchor based等一系列生成方法的发展，到18年开始，开始流行anchor free系列，CornerNet算不上第一篇anchor free的论文，但anchor freee的流行却是 ...