原文:ECCV 2018 目标检测 | IoU-Net:将IoU的作用发挥到极致

常见的目标检测算法缺少了定位效果的学习,IoU Net提出IoU predictor IoU guided NMS和Optimization based bounding box refinement,将IoU作为一个新分支融入到模型的学习和推理中,带来了新的性能优化方法,值得学习和参考 论文: Acquisition of Localization Confidence for Accurat ...

2020-03-26 18:40 0 668 推荐指数:

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旷世科技IoU-Net

Acquistion Location Confidence for accurate object detection 本论文主要是解决一下两个问题: 1、分类得分高的预测框与IOU不匹配,(我猜应该是训练数据集导致的) 2、基于回归的边框修正是非单调的,缺乏可解释 ...

Wed Oct 24 09:07:00 CST 2018 0 2148
目标检测——IoU 计算

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 ...

Fri Mar 29 07:26:00 CST 2019 0 1906
深度学习-目标检测IOU

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。 计算公式: 附核心代码 ...

Fri May 10 17:33:00 CST 2019 0 909
目标检测 IOU(交并比) 理解笔记

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 ...

Thu Apr 25 22:16:00 CST 2019 2 6529
目标检测模型评价指标IoU、mAP

@ 目录 一、IOU 二、mAP 2.1 简介 2.2 计算方法 三、模型速度 一、IOU 交并比loU(intersection-over-union) 二、mAP 2.1 简介 mAP(mean average ...

Wed Jun 24 18:46:00 CST 2020 0 1172
目标检测的评价方法(PR,IOU,AP,MAP)

使用不同的性能指标对算法进行评价往往会有不同的结果,也就是说模型的好坏是相对的。方法的好坏不仅取决于算法和数据,还决定于任务的需求。因此,选取一个合理的模型评价指标是非常有必要的。这里主要探讨一下图像处理中对object检测的评价方法。其中包括Precision&Recall,IOU,AP ...

Wed Jan 23 03:59:00 CST 2019 0 729
目标检测中常提到的IoU和mAP究竟是什么?

看完这篇就懂了。 IoU intersect over union,中文:交并比。指目标预测框和真实框的交集和并集的比例。 mAP mean average precision。是指每个类别的平均查准率的算术平均值。即先求出每个类别的平均查准率(AP),然后求这些类别的AP ...

Thu Sep 26 17:33:00 CST 2019 0 3508
 
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