學習Faster R-CNN代碼rpn（六）
代碼文件結構 bbox_transform.py # bounding box變換。 generate_anchors.py # 生成anchor，根據幾種尺度和比例生成的anchor。 proposal_layer.py # 通過將估計的邊界框變換應用於一組常規框 ...
原文：學習Faster R-CNN代碼nms（七）
非極大值抑制 Non Maximum Suppression NMS NMS就是去除冗余的檢測框,保留最好的一個。 產生proposal后使用分類網絡給出每個框的每類置信度,使用回歸網絡修正位置,最終應用NMS. 對於Bounding Box的列表B及其對應的置信度S,采用下面的計算方式.選擇具有最大score的檢測框M,將其從B集合中移除並加入到最終的檢測結果D中.通常將B中剩余檢測框中與M的I ...
2019-08-15 19:16 0 562 推薦指數：
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 目標檢測的復雜性由如下兩個因素引起, 1. 大量的候選框需要處理, 2. 這些候選框的定位是很粗糙的, 必須被微調 Faster R-CNN 網絡將提出候選框的網絡(RPN)和檢測網絡(Fast R-CNN)融合到一個網絡架構中, 從而很優雅的處理上面的兩個問題, 即候選框的提出和候選框 ...
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主要參考文章：1，從編程實現角度學習Faster R-CNN（附極簡實現） 經常是做到一半發現收斂情況不理想，然后又回去看看這篇文章的細節。 另外兩篇： 2，Faster R-CNN學習總結 這個主要是解釋了18, 36是怎么算的 3，目標檢測中region proposal ...