c.學習bbox regression迴歸利用卷積網路計算bbox位置修正資訊,detection面臨的一個問題是帶標記的資料少,當時可用的公開資料集不足以訓練大型CNN來計算bbox位置修正,paper中提出以VGG網路中引數為基礎,用P
格羅咪咪 bbox都可以bbox,我家寶寶別的吸管杯都不喝就喝這個,從此開始愛喝水了我家用的bbox,不錯,買了兩個一個喝奶一個喝水,如果條件好
GFLV2基於GFLV1的bbox分佈進行改進,將分佈的統計資訊融入到定位質量估計中,整體思想十分創新和完備,從實驗結果來看,效果還是挺不錯的論文: Generalized Focal Loss V2: Learning Reliable
再回到論文,Soft-NMS本身很簡單,透過fig1、2、3很容易理解,但更佩服的是作者的思維,能發現NMS中的問題,並透過一個很簡單的方案就很顯著地提升了效能,贊~~~Abstract1 NMS是目標檢測中的一個模組,用於過濾檢測器檢出的
感覺張澤可以算得上是一位bbox明星了,目前在世界範圍內的名聲都比較大,包括現在慢慢開始把bbox送上更大的舞臺,實力也是國內一流的水準,但不敢說是最牛的,可以說是最牛的之一吧,誰知道國內還有多少像馬澤這樣的bboxer呢對吧,bbox這個
maximum(pred_bboxes[:, 1], gt_bbox[1])ixmax = np
一般來講,作者會預測得到非常多的 框框,同時為了 loss 的計算,作者也對 GT 的 BBox 進行填充
總結:org NMS中,在低Ot下,高Nt得到的目標bbox並不是最優,會導致模型效能下降明顯,最終導致了整體的mAP比較低
經典的NMS演算法將IOU大於閾值的視窗的得分全部置為0,可表述如下:論文置信度重置函式有兩種形式改進,一種是線性加權的:一種是高斯加權形式:具體程式碼實現:可以明顯看到soft-NMS最重要是更新weight變數的值
2.3.2 DIOU性質(1) 尺度不變性(2) 當兩個框完全重合時,當2個框不相交時,(3) DIoU Loss可以直接最佳化2個框直接的距離,比GIoU Loss收斂速度更快(4) 對於目標框包裹預測框的這種情況,DIoU Loss可
where(ovr<=thresh)[0]order=order[inds+1]returnkeep可以看到,基本是按照上述思路去寫的,按照score進行降序排序,然後每次拿到第一個框,也就是score最大的框,然後計算該框與其他框的
)從四個極點預測heatmaps上分別檢測到n個關鍵點(ExtrectPeak之後取top n即可),那麼一共有種組合,記某組關鍵點為,那麼得到幾何中心點為,如果這個中心點在center heatmap上的值大於一定閾值:,那麼這組關鍵點是
linspace(-2, 2, 100)plt
icp加速調研之前我搜過很多關於icp的程式碼,發現要加速icp基本只有這麼幾個方法:少用些點跑icp不用nearest neibor,用projective找對應點並行加速,cpu上用openmp,或者用gpu上cuda前兩個還好說,關鍵
) * size[0]box = [xmin, ymin, xmax, ymax]return list(map(int, box))def parseXmlFilse(image_path, anno_path, save_path):g
本文Soft Sampling的思想與OpenImages V3資料集類似,目標類別多,但影象中存在很多目標漏標的情形,作者在VOC上做了一系列實驗,隨機刪減影象中的gt bbox,評估在不同漏標率下檢測器(如frcnn)的效能,這種策略存
總結:org NMS中,在低Ot下,高Nt得到的目標bbox並不是最優,會導致模型效能下降明顯,最終導致了整體的mAP比較低
rpn_max_overlap:bbox_type=‘pos’num_anchors_for_bbox[bbox_num]+=1# we update the regression layer target if this IOU is t
接下來講講思路以及分享我花了大量時間收集的資料(後面有XMIND總結,分享給大家),一句話概括這個任務:超大尺寸影象的極小目標檢測一、資料分析資料集影象的尺寸是8192*6000,而目標object則特別小(不知道大家能不能找到可視化出來的
另外,論文考慮bbox的三要素,重疊區域,中心點距離和長寬比,進一步提出了Complete IoU(CIoU) loss,收斂更快,效果更好Analysis to IoU and GIoU Losses為了全面地分析IoU loss和GIo