9,None),# randomly sample a patch(None,None),)def__call__(self,image,boxes=None,labels=None):“”“:param image: 3-d array
aspect_ratios]# Default Boxes calculation based on page 6 of SSD paperdef_grid_default_boxes(self,grid_sizes:List[List[i
Function):@staticmethoddefforward(ctx,bboxes,scores,iou_threshold,offset,score_threshold,max_num):is_filtering_by_score=
log(1-iog)if num_repgt>0:loss_repgt[i]=repgt_smoothln/num_repgtreturn loss_repgt這是RepGT_loss程式碼,首先進入predbox的for迴圈經過一個
int64)return keepdef nms_rotate_cpu(boxes, scores, iou_threshold, max_output_size):keep = []#保留框的結果集合order = scores
【知識點】“盲盒”,在英語中可以用mystery boxes或mystery toy boxes表示,裡面裝的通常是動漫、影視作品的周邊,或者是設計師單獨設計出來的玩偶(collectible figures)
py生成圖紙切割後的作品~快使用Boxes
(SSD也產生了一些anchor boxes,但是一氣呵成)本文中為了得到高精度的檢測結果,在不同層次的 feature maps 上去 predict object、box offsets,同時,還得到不同 aspect ratio 的
:param image: image, a PIL Image:param boxes: bounding boxes in boundary coordinates, a tensor of dimensions (n_objects,
Type UDescription of basic type groups (The terms Box and Case are interchangeable in the context of these descriptions.
627857:IC:\tf_jenkins\home\workspace\rel-win\M\windows-gpu\PY\36\tensorflow\core\common_runtime\gpu\gpu_device
defbatched_nms(boxes,scores,idxs,iou_threshold):# type: (Tensor, Tensor, Tensor, float)# boxes即為proposals:tensor(levels*
output_size,# 這裡+是append操作dtype=dtype,device=device,)# result的shape為(num_boxes,num_channels,out_size,out_size)tracing_re
__init__(backbone, rpn, roi_heads, transform)transform主要做2件事:將輸入進行標準化(如FasterRCNN是對輸入減 image_mean 再除 image_std)將影象縮放到固定大
——————————————————————————————————————————————————————-生成rpn_rois經歷以下幾個步驟:根據rpn_class中的前景分數篩選出top_6000的indices根據indices篩
co/2018/03/11/object-detection-and-classification-using-r-cnns/從兩張圖可以看出,faster-rcnn主要分為下面幾個部分圖片的預處理(image pre-processing
calc_iou(predict_boxes_tran,boxes)# calculate I tensor [BATCH_SIZE, CELL_SIZE, CELL_SIZE, BOXES_PER_CELL]object_mask=tf
例如:x=tf
size()[0],-1,4)return[rpn_class_logits,rpn_probs,rpn_bbox]這裡需要注意的一點是,迴歸分支返回的並不是調整後每個anchor的座標值而是每個anchor的平移量和變換尺度[x, y,
Size([1, 4528, 4])#對所有的proposals進行越界處理、濾除尺寸過小的box、batched_nms處理、取處理後的top_k(post_nms_top_n=1000)個proposals# 遍歷每張影象的相關預測資訊