原文:anchor和anchor free方法---關於目標(類別)分類、坐標框回歸、置信度處理方法的差異

anchor方法: 代替滑窗方法取到目標周圍可能的目標框 通過將真實標注 認為正確的坐標框與預測的結果進行對比 計算損失,損失包括目標類別 目標框位置 特征圖相應位置是否有目標,通過將三者的損失進行加權求和反向傳播,反向傳播求出每一層權重對形成這些誤差的貢獻 偏導 ,並進行權重糾正。 在訓練時的損失計算: 目標類別損失,如果訓練圖像中有target,則找到target的類別,特征圖中找到對應圖像索 ...

2021-02-16 10:05 0 471 推薦指數:

查看詳情

目標檢測中的anchor-based 和anchor free

目標檢測中的anchor-based 和anchor free 1. anchor-freeanchor-based 區別 深度學習目標檢測通常都被建模成對一些候選區域進行分類回歸的問題。在單階段檢測器中,這些候選區域就是通過滑窗方式產生的 anchor;在兩階段檢測器中,候選 ...

Wed Apr 01 18:44:00 CST 2020 0 2512
Anchor-Free目標檢測算法

按時間排序的anchor free論文 為什么要anchor free? 1、anchor的數量 大小 和寬高比這些超參要調2、dense anchor boxes create a huge imbalance between positive and negative anchor ...

Mon Jul 13 10:54:00 CST 2020 0 1957
Anchor-Free總結

目錄 Anchor-Free綜述 一. CornerNet 1.1 概述 1.2 模塊介紹 1.2.1 Heatmap 1.2.2 Offset 1.2.3 ...

Wed Mar 17 04:12:00 CST 2021 0 337
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM