简介 Bounding Box非常重要,在rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000都会用到。 先看图 对于上图,绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取 ...
Bounding Box预测 Bounding box predictions 在上一篇笔记中,你们学到了滑动窗口法的卷积实现,这个算法效率更高,但仍然存在问题,不能输出最精准的边界框。在这个笔记中,我们看看如何得到更精准的边界框。 在滑动窗口法中,你取这些离散的位置集合,然后在它们上运行分类器,在这种情况下,这些边界框没有一个能完美匹配汽车位置,也许这个框 编号 是最匹配的了。还有看起来这个真 ...
2020-02-27 21:40 0 2526 推荐指数:
简介 Bounding Box非常重要,在rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000都会用到。 先看图 对于上图,绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取 ...
1. 小吐槽 OverFeat是我看的第一篇深度学习目标检测paper,因为它是第一次用深度学习来做定位、目标检测问题。可是,很难懂。。。那个bounding box写得也太简单了吧。虽然,很努力地想理解还找了很多博客、论文什么。后来,还是看RCNN,总算有点理解。 2. 对bounding ...
上节,我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法,但效率很低。这节我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法。 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层。我们先讲解这部分内容,并演示卷积的应用过程。 一 卷积的滑动窗口实现 假设对象检测算法输入一个 14 ...
1. 加载model及训练权重 2. 图片预处理 将图片缩放至(300, 300)大小,并进行与训练过程同样的预处理(不包括图像增强)输入网络,得到预测结果 3. 预测结果后处理 3.1 得到所有预测框的位置 ...
运用训练好的模型进行目标检测,模型输出为中心点对grid的偏移,长宽相对于anchor的缩放比例以及类别 其维度为(b, 13, 13, 3, classes+5) 1. 根据(x, y, h, w)计算出预测框相对于原图像的位置和大小 2. 获取得分 3.非极大值抑制 ...
原文地址:http://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn ...
边框回归(Bounding Box Regression)详解 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000 ...
c++: printf("nbox:%d\n",nboxes); const char *pFileName = "E:\\process_img\\boundingbox\\1.txt"; FI ...