一、Soft-NMS 先回顧下傳統NMS,如下算法流程圖:假如檢測馬,首先檢測到置信度最大的紅色框,然后遍歷紅色框附近的框並計算IOU,IOU大的框都刪掉。 因為IOU大,表示高度重疊,所以刪除。至於SOFT-NMS,由於NMS過於絕對,例如下圖,綠框和紅框重疊大多,綠框很可能被刪 ...
一 IOU IOU:也就是交並比,比較簡單,不多說。 缺點: 上面三種情況IOU值是一樣的,但是重疊情況不一樣。當兩個框沒有交集的時候,IOU ,導致梯度消失,沒辦法進行反向傳播。 二 GIOU 上述公式中: C表示兩個框的最小外接矩形 gt:groundtrueth B:boudingbox BUB gt :兩個框的並集 優點:在不重疊的情況下,就算兩個框沒有交集,也不至於導致梯度消失,還能繼續 ...
2021-02-23 09:10 0 1215 推薦指數:
一、Soft-NMS 先回顧下傳統NMS,如下算法流程圖:假如檢測馬,首先檢測到置信度最大的紅色框,然后遍歷紅色框附近的框並計算IOU,IOU大的框都刪掉。 因為IOU大,表示高度重疊,所以刪除。至於SOFT-NMS,由於NMS過於絕對,例如下圖,綠框和紅框重疊大多,綠框很可能被刪 ...
項目中使用YOLO系列已經大半年,是時候總結下原理了。 事實上YOLO3已經是成熟可靠的目標檢測框架,具有很好的商業價值;而YOLO4&5是將近年來DL領域一些創新、可靠、有效的tricks加進去,進一步提升了YOLO的效果,江湖傳言曰:嫁衣神功 ...
MASK-RCNN中也有PAN(Path Aggregation Network), 一、FPN 如下圖conv5、conv4、conv2&3,分別對應高層、中層、底層特征,這里將 ...
注意力機制CV領域是從NLP領域借鑒過來的,比如:一段話中提取關鍵的、具備代表性的詞語。這個其實在以前聚類算法中學習過,例如:利用bag of word技術,提取一篇論文的關鍵詞,實現論文查 ...
Abstract dropout被廣泛地用作全連接層的正則化技術,但是對於卷積層,通常不太有效。dropout在卷積層不work的原因可能是由於卷積層的特征圖中相鄰位置元素在空間上共享語義信息, ...
上期講解了目標檢測中的三種數據增強的方法,這期我們講講目標檢測中用來評估對象檢測算法的IOU和CIOU的原理應用以及代碼實現。 交並比IOU(Intersection over union) 在目標檢測任務中,我們用框框來定位對象,如下圖定位圖片中這個汽車,假設實際框是圖中紅色的框框,你的算法 ...
本文來自公眾號“每日一醒” 目標檢測任務的損失函數由兩部分構成:Classification Loss和Bounding Box Regeression Loss。 Smo ...
1.IOU損失函數 IOU損失表示預測框A和真實框B之間交並比的差值,反映預測檢測框的檢測效果。 但是,作為損失函數會出現以下問題: 如果兩個框沒有相交,根據定義,IoU=0,不能度量IoU為零距離遠近的程度。同時因為loss=0,沒有梯度回傳,無法進行學習訓練。 IoU無法 ...