学习Faster R-CNN代码rpn（六）
代码文件结构 bbox_transform.py # bounding box变换。 generate_anchors.py # 生成anchor，根据几种尺度和比例生成的anchor。 proposal_layer.py # 通过将估计的边界框变换应用于一组常规框 ...
原文：学习Faster R-CNN代码nms（七）
非极大值抑制 Non Maximum Suppression NMS NMS就是去除冗余的检测框,保留最好的一个。 产生proposal后使用分类网络给出每个框的每类置信度,使用回归网络修正位置,最终应用NMS. 对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式.选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中.通常将B中剩余检测框中与M的I ...
2019-08-15 19:16 0 562 推荐指数：
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主要参考文章：1，从编程实现角度学习Faster R-CNN（附极简实现） 经常是做到一半发现收敛情况不理想，然后又回去看看这篇文章的细节。 另外两篇： 2，Faster R-CNN学习总结 这个主要是解释了18, 36是怎么算的 3，目标检测中region proposal ...