Iou 的计算 我们先考虑一维的情况:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集,需要满足如下情况: 简言之,要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分,代码 ...
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 。 计算公式: 附核心代码: View Code ...
2019-05-10 09:33 0 909 推荐指数:
Iou 的计算 我们先考虑一维的情况:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集,需要满足如下情况: 简言之,要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分,代码 ...
转:https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6035514.html 普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition ...
普通的深度学习监督算法主要是用来做分类,如图1(1)所示,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别 ...
基于深度学习的目标检测 普通的深度学习监督算法主要用来做分类,分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)竞赛以及实际的应用中,还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位不仅仅要识别 ...
导言 随着深度学习和计算机视觉的快读发展,相关技术已经在诸多领域广泛应用。目标检测(Object Detection)作为图像理解中的重要一环,其任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的位置和大小,是机器视觉领域的核心问题之一。 1 什么是目标检测 目标检测的任务是找出图像中所 ...
2020-09-21 参考:https://blog.csdn.net/qq_32241189/article/details/80573087 一 目标识别分类及应用场景 目前可以将现有的基于深度学习的目标检测与识别算法大致分为以下三大类: ① 基于区域建议的目标检测 ...
NI-DL 应用框架:图像分类,目标检测,分割提取。 底层:TensorFlow,Keras,Cuda,C/C++ 上层:VC++,C#.NET Winform 源码编译,支持本地部署,云部署。 图像分类:点击查看 目标检测:点击查看 (本文) 图像分割:点击查看 ...
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 ...