原文:ECCV 2018 目標檢測 | IoU-Net:將IoU的作用發揮到極致

常見的目標檢測算法缺少了定位效果的學習,IoU Net提出IoU predictor IoU guided NMS和Optimization based bounding box refinement,將IoU作為一個新分支融入到模型的學習和推理中,帶來了新的性能優化方法,值得學習和參考 論文: Acquisition of Localization Confidence for Accurat ...

2020-03-26 18:40 0 668 推薦指數:

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曠世科技IoU-Net

Acquistion Location Confidence for accurate object detection 本論文主要是解決一下兩個問題: 1、分類得分高的預測框與IOU不匹配,(我猜應該是訓練數據集導致的) 2、基於回歸的邊框修正是非單調的,缺乏可解釋 ...

Wed Oct 24 09:07:00 CST 2018 0 2148
目標檢測——IoU 計算

Iou 的計算 我們先考慮一維的情況:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 與 \(B\) 有交集,需要滿足如下情況: 簡言之,要保證 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那個減去它們中的最小值中最大的那個即可獲得公共部分,代碼 ...

Fri Mar 29 07:26:00 CST 2019 0 1906
深度學習-目標檢測IOU

交並比(Intersection-over-Union,IoU),目標檢測中使用的一個概念,是產生的候選框(candidate bound)與原標記框(ground truth bound)的交疊率,即它們的交集與並集的比值。最理想情況是完全重疊,即比值為1。 計算公式: 附核心代碼 ...

Fri May 10 17:33:00 CST 2019 0 909
目標檢測 IOU(交並比) 理解筆記

交並比(Intersection-over-Union,IoU): 目標檢測中使用的一個概念 是產生的候選框(candidate bound)與原標記框(ground truth bound)的交疊率 即它們的交集與並集的比值。最理想情況是完全重疊,即比值為1。 基礎知識: 交集: 集合論中 ...

Thu Apr 25 22:16:00 CST 2019 2 6529
目標檢測模型評價指標IoU、mAP

@ 目錄 一、IOU 二、mAP 2.1 簡介 2.2 計算方法 三、模型速度 一、IOU 交並比loU(intersection-over-union) 二、mAP 2.1 簡介 mAP(mean average ...

Wed Jun 24 18:46:00 CST 2020 0 1172
目標檢測的評價方法(PR,IOU,AP,MAP)

使用不同的性能指標對算法進行評價往往會有不同的結果,也就是說模型的好壞是相對的。方法的好壞不僅取決於算法和數據,還決定於任務的需求。因此,選取一個合理的模型評價指標是非常有必要的。這里主要探討一下圖像處理中對object檢測的評價方法。其中包括Precision&Recall,IOU,AP ...

Wed Jan 23 03:59:00 CST 2019 0 729
目標檢測中常提到的IoU和mAP究竟是什么?

看完這篇就懂了。 IoU intersect over union,中文:交並比。指目標預測框和真實框的交集和並集的比例。 mAP mean average precision。是指每個類別的平均查准率的算術平均值。即先求出每個類別的平均查准率(AP),然后求這些類別的AP ...

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