SSD是常用的one_stage目标检测算法。目标检测直白理解就是用框取框图片中的各个位置,如果能框到目标,且目标的边界正好与框的边界重合 则说明检测到一个目标。如果我们用各种各样的框逐像素移动,那么肯定可以很快的检测到目标,但是这样就带来一个问题,各种各种的框,逐像素移动,就意味着无数个框 ...
https: zhuanlan.zhihu.com p 先验框生成 SSD从Conv 开始,一共提取了 个特征图,其大小分别为 , , , , , , , , , , , ,但是每个特征图上设置的先验框数量不同。 先验框的设置,包括尺度 或者说大小 和长宽比两个方面。对于先验框的尺度,其遵守一个线性递增规则:随着特征图大小降低,先验框尺度线性增加: 其中: 指特征图个数,但是为 ,因为第一层 C ...
2019-12-19 14:41 0 2492 推荐指数:
SSD是常用的one_stage目标检测算法。目标检测直白理解就是用框取框图片中的各个位置,如果能框到目标,且目标的边界正好与框的边界重合 则说明检测到一个目标。如果我们用各种各样的框逐像素移动,那么肯定可以很快的检测到目标,但是这样就带来一个问题,各种各种的框,逐像素移动,就意味着无数个框 ...
本文来自公众号“AI大道理” 解码就是将预测得到的调整参数应用于先验框,从而得到预测框。 解码原理 YOLOv3借鉴RPN网络使用anchor boxes来预测边界框相对先验框的offsets。 YOLOv3预测边界框中心点相对于对应cell左上角位置的相对偏移值 ...
目标检测网络(Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等)中,均有先验框的说法,Faster RCNN中称之为anchor(锚点),SSD称之为prior bounding box(先验框),实际上是一个概念。Anchor设置的合理与否,极大的影响着最终模型检测性能的好坏 ...
Fork版本项目地址:SSD 上一节中我们定义了vgg_300的网络结构,实际使用中还需要匹配SSD另一关键组件:被选取特征层的搜索网格。在项目中,vgg_300网络和网格生成都被统一进一个class中,我们从class SSDNet开始谈起。 一、初始化class SSDNet 这是 ...
一、先验概率的定义 假设有随机变量θ,其取值仅为0或1;另有事件X,其取值仅为a或b。 我们又令当θ = 0时,X = a;当θ = 1时,X = b。也就是说,θ的取值决定了X的取值。 现在,我们做一个游戏,游戏要求我们在不知道θ是多少(0或1)的情况下,估计X的值。 怎么办 ...
图像恢复的MAP推理公式: $\hat{x}\text{}=\text{}$arg min$_{x}\frac{1}{2}||\textbf{y}\text{}-\text{}\textbf{H}x ...
共轭是贝叶斯理论中的一个概念,一般共轭要说是一个先验分布与似然函数共轭; 那么就从贝叶斯理论中的先验概率,后验概率以及似然函数说起: 在概率论中有一个条件概率公式,有两个变量第一个是A,第二个是B ,A先发生,B后发生,B的发生与否是与A有关系的,那么我们要想根据B的发生 ...
先验:结果先于经验 比如从一个先验分布(高斯分布)中采样随机向量之前,就能够知道该向量服从高斯分布。 后验:结果后于经验 必须在计算(散度等)之后才能够得到结果。 ...