原文:SSD——先驗框

https: zhuanlan.zhihu.com p 先驗框生成 SSD從Conv 開始,一共提取了 個特征圖,其大小分別為 , , , , , , , , , , , ,但是每個特征圖上設置的先驗框數量不同。 先驗框的設置,包括尺度 或者說大小 和長寬比兩個方面。對於先驗框的尺度,其遵守一個線性遞增規則:隨着特征圖大小降低,先驗框尺度線性增加: 其中: 指特征圖個數,但是為 ,因為第一層 C ...

2019-12-19 14:41 0 2492 推薦指數:

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目標檢測——SSD先驗生成

SSD是常用的one_stage目標檢測算法。目標檢測直白理解就是用取框圖片中的各個位置,如果能到目標,且目標的邊界正好與的邊界重合 則說明檢測到一個目標。如果我們用各種各樣的逐像素移動,那么肯定可以很快的檢測到目標,但是這樣就帶來一個問題,各種各種的,逐像素移動,就意味着無數個 ...

Tue Dec 15 05:58:00 CST 2020 0 1029
AI大視覺(八) | Yolov3 如何調整先驗進行解碼?

​ 本文來自公眾號“AI大道理” 解碼就是將預測得到的調整參數應用於先驗,從而得到預測。 ​解碼原理 YOLOv3借鑒RPN網絡使用anchor boxes來預測邊界相對先驗的offsets。 YOLOv3預測邊界中心點相對於對應cell左上角位置的相對偏移值 ...

Wed Jun 23 01:17:00 CST 2021 0 310
anchor設置 yolo_目標檢測中Anchor(先驗)的作用

目標檢測網絡(Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等)中,均有先驗的說法,Faster RCNN中稱之為anchor(錨點),SSD稱之為prior bounding box(先驗),實際上是一個概念。Anchor設置的合理與否,極大的影響着最終模型檢測性能的好壞 ...

Fri Jan 14 18:38:00 CST 2022 0 915
『TensorFlow』SSD源碼學習_其三:錨生成

Fork版本項目地址:SSD 上一節中我們定義了vgg_300的網絡結構,實際使用中還需要匹配SSD另一關鍵組件:被選取特征層的搜索網格。在項目中,vgg_300網絡和網格生成都被統一進一個class中,我們從class SSDNet開始談起。 一、初始化class SSDNet 這是 ...

Tue Jul 17 19:05:00 CST 2018 2 3532
先驗分布:(一)認識先驗概率

一、先驗概率的定義 假設有隨機變量θ,其取值僅為0或1;另有事件X,其取值僅為a或b。 我們又令當θ = 0時,X = a;當θ = 1時,X = b。也就是說,θ的取值決定了X的取值。 現在,我們做一個游戲,游戲要求我們在不知道θ是多少(0或1)的情況下,估計X的值。 怎么辦 ...

Tue May 14 02:20:00 CST 2019 0 1884
為什么使用CNN作為降噪先驗

圖像恢復的MAP推理公式: $\hat{x}\text{}=\text{}$arg min$_{x}\frac{1}{2}||\textbf{y}\text{}-\text{}\textbf{H}x ...

Fri Aug 16 23:53:00 CST 2019 0 703
共軛先驗(conjugate prior)

共軛是貝葉斯理論中的一個概念,一般共軛要說是一個先驗分布與似然函數共軛; 那么就從貝葉斯理論中的先驗概率,后驗概率以及似然函數說起: 在概率論中有一個條件概率公式,有兩個變量第一個是A,第二個是B ,A先發生,B后發生,B的發生與否是與A有關系的,那么我們要想根據B的發生 ...

Wed Jan 20 05:53:00 CST 2016 0 7675
先驗與后驗

先驗:結果先於經驗 比如從一個先驗分布(高斯分布)中采樣隨機向量之前,就能夠知道該向量服從高斯分布。 后驗:結果后於經驗 必須在計算(散度等)之后才能夠得到結果。 ...

Fri May 08 19:04:00 CST 2020 0 611
 
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