Fast RCNN 中将与 groud truth 的 IoU 在 [0.1, 0.5) 之间标记为负例, [0, 0.1) 的 example 用于 hard negative mining. 在训练时一般输入为N=2张图片, 选择 128 个 RoI, 即每张图片 64 个 RoI. ...
原 图像处理中的hard negative mining 难例挖掘 年 月 日 : : 热带巨兽 阅读数 本篇总结了一下知乎上的回答,原文链接:https: www.zhihu.com question 在目标检测中我们会事先标记好ground truth,接下来在图片中随机提取一系列sample,与ground truth重叠率IoU超过一定阈值的 比如 . ,则认为它是positive sa ...
2019-07-18 19:59 0 761 推荐指数:
 Fast RCNN 中将与 groud truth 的 IoU 在 [0.1, 0.5) 之间标记为负例, [0, 0.1) 的 example 用于 hard negative mining. 在训练时一般输入为N=2张图片, 选择 128 个 RoI, 即每张图片 64 个 RoI. ...
1.原文来自于:https://blog.csdn.net/qq_36570733/article/details/83444245?depth_1-utm_source=distribute.pc_ ...
Hard example mining 核心思想:用分类器对样本进行分类,把其中错误分类的样本(hard negative)放入负样本集合再继续训练分类器。 why hard negative? FP: false positive, 错误的将其分类成正例。 我的理解 ...
一.颜色空间转换 1.cv2.cvtColor(input_img,flag) 参数1是要转换的图像 参数2是转换类型 例如:cv2.COLOR_BGR2HSV (RGB->HSV) cv2.COLOR_BGR2GRAY(RGB->灰度图),常用 ...
第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像、图像转换和缩放、计算导数、画图和保存结果等的基本工具。这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节。 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL ...
转自 http://blog.csdn.net/meng4411yu/article/details/10033325 1、掩膜的定义 掩模是由0和1组成的一个二进制图像。当在某一功能中应用掩模时,1值区域被处理,被屏蔽的0值区域不被包括在计算中。通过指定的数据值、数据范围、有限 ...
彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例 作者:FreeBlues 修订记录 - 2016.08.04 初稿完成 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用. 在数字图像处理中, 有一种基本的处理方法 ...
转自:http://www.cnblogs.com/freeblues/p/5738987.html 概述 卷积在信号处理领域有极其广泛的应用, 也有严格的物理和数学定义. 本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用. 在数字图像处理中, 有一种基本的处理方法:线性滤波. 待处理的平面数字图像可被 ...