bounding box 与 Region Proposal（候选区域）的关系

最新推荐文章于 2024-05-10 17:34:35 发布
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本文探讨了RegionProposal的概念，将其定义为一个特定区域，而Boundingbox则表示该区域的四条边界，通常由四维向量表示。此外，文章还提到了groundtruth中的Boundingbox同样代表了目标区域的位置信息。

感觉一句话概括就是  ：Region Proposal是一个区域，bounding box就是这个区域的4条边，而这4条边就是用一个4维向量来表示的。当然，ground truth的4条边也叫bounding box，即bounding box代表了一个区域的相对位置。

不知道理解的对不？还请各位大佬指教。

RPN（Region Proposal Network）提取候选框
黎国溥
07-24 5668
RPN全称是Region Proposal Network，也可理解为区域生成网络，或区域候选网络；它是用来提取候选框的。在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，提取候选框的方法通常是传统的Selective Search，比较耗时。在Faster RCNN中，RPN专门用来提取候选框，这也是RPN第一次被使用；RPN耗时少。
Region Proposal Networks （区域候选网络）详解
weixin_42108090的博客
08-20 1597
候选区域如何生成 These proposals can be generated by some heuristics search,selective search, or by a region proposal network (RPN). 那么RPN有哪些优点呢？ RPN的优点 1.服务于整体的检测网络，使整个网络统一、简单、实现端到端训练。 Faster R-CNN is a single, unified network for object detection. The RPN module
Faster RCNN详解：从region proposal到bounding box回归
持久决心的博客
12-14 4万+
转载自Faster RCNN解析 。 网上很多关于Faster RCNN的介绍，不过这一片算是比较全的了，不仅包括整体流程、思想的介绍，也包括各个实现较为深入的介绍。大概内容记录如下（仅记录目前我感兴趣的部分），详情参看原文。
Faster-RCNN 之 anchor 生成的 bounding box 与最终 proposal 的关系
Yafee的专栏
03-30 1669
上一篇博客中介绍了Faster-RCNN是怎么通过 RPN （region proposal net） 设置 anchor 获得原图中的bounding box（bbx）的。对于 RPN 来说，或还没干完。还需要将获得的 bbxes 进行分类和回归，获得最终可以进行细粒度检测的 proposals。 大部分人可能都知道，由 bbx 获得 proposals，无非包括两个 heads ：1）cl...
【无标题】【目标检测】概念理解：region proposal、bounding box、anchor box、ground truth、IoU、NMS、RoI Pooling
最新发布
Mrsgflmx的博客
05-10 429
最近刚接触，理解一些概念十分困难，尤其是动不动就冒出个看不懂的英语，让人抓狂。查了不少资料后做一个总结并加上一些自己的理解，理解若有误，烦请大家指出，相互学习。本文主要对这些名字进行解释，随后附上。首先需要了解一下图像分类检测的时间轴图来自Bounding box是在RCNN的时候就用了（至于bbox哪年提出的没去细究过），而box在Faster RCNN才提出，所以有些文章用anchor box 例子去理解bounding box，会让人摸不着头脑。
anchor roi boundingbox proposal 解释
shi_xin的专栏
01-28 626
ground truth：指标注框 anchor：指人为初始给的先验框，一般在二阶段检测器的RPN阶段或者在一阶段检测器中设置 proposal：指的是二阶段方法中RPN的输出框，也就是对anchor第一次做回归得到的结果 ROI：指RPN阶段输出的proposal经过排序取topk，然后做nms取一定数量的框，用于第二阶段的再次精修；在RCNN ，Fast RCNN方法中指通过选择性搜索生成的框 bounding box：指proposal经过再次精修后的预测框 ...
region box计算方法理解
Daweixi的博客
07-18 471
求clipped区域的两个坐标点。一直搞不太懂，在这里做个记录。大佬们肯定有更好的理解方式，请指正。 y1 = tf.maximum(tf.minimum(y1, wy2), wy1) x1 = tf.maximum(tf.minimum(x1, wx2), wx1) y2 = tf.maximum(tf.minimum(y2, wy2), wy1) x2 = tf.maximum(tf.min...
RCNN 从region proposal到bounding box回归
YZXnuaa的博客
01-29 1376
网上很多关于Faster RCNN的介绍，不过这一片算是比较全的了，不仅包括整体流程、思想的介绍，也包括各个实现较为深入的介绍。大概内容记录如下（仅记录目前我感兴趣的部分）： 1 各种CNN模型以及数据库 自从接触基于深度学习的目标检测这一领域以来，经常遇到各种CNN模型，比如ZF模型、VGG模型等等。同时也接触到各种数据集如PASCAL VOC、MNIST、ImageNet等等，博文深度学习
边框回归(Bounding Box Regression)详解
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南有乔木NTU的博客
08-31 20万+
Bounding-Box regression最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn， fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归，除了rcnn详细介绍了，其他的paper都是一笔带过，或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了。前三条网上解释比较多，后面的两条我看了很多pape
（三）目标检测中的几种框【anchor，bbox，先验框，网格单元，ROI，proposal，DenseBox】
weixin_44463519的博客
06-19 7947
本章介绍了在目标检测问题中一些比较常见的“框”，对其概念和原理进行了基础的区分。
【目标检测】概念理解：region proposal、bounding box、anchor box、ground truth、IoU、NMS、RoI Pooling
kentocho的博客
11-14 9708
本文主要对region proposal、anchor box、bounding box、bounding box regression、ground truth、IoU、NMS、RoI Pooling 这些名字进行解释，随后附上RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN的实现步骤。
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Jiashilin
03-22 255
博客http://www.dataguru.cn/article-11219-1.html 重要的 CNN 概念 1. 特征 （图案，神经元的激活，特征探测） 当一个特定的图案（特征）被呈现在输入区（接受域）中时，一个隐藏的神经元就被会被激活。 神经元识别的团可以被进行可视化，其方法是：1）优化其输入区，将神经元的激活（deep dream）较大化；2）将梯...
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ChenJoya的博客
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前言 对前面的东西更新了一下。地方包括： 1、GUI的更新，更友好的用户界面 2、支持用手直接画车辆区域，并且识别出来 3、将proposal、detect、fine-grained classification三个步骤分离 4、在传入Classification Net的时候，不再循环传入分类，而是将检测出的proposal一起截取形成一个image4d，共同传入alexnet。此举是
detection/region/object proposal 方法综述文章
zxdxyz的专栏
05-28 2万+
Papers J. Hosang, R. Benenson, P. Dollár, and B. Schiele. What makes for effective detection proposals? arXiv:1502.05082, 2015. arXiv @ARTICLE{Hosang2015arXiv, author = {J. Hosang and R. Bene
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weixin_30699443的博客
07-29 681
注：1.本博文持续更新中，文章较长，可以收藏方便下次阅读。2.本人原创，谢绝转载。 1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线：selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective...
Bounding-box Regression深度解析
博观而约取，深研而广求
08-24 6353
在R-CNN以及之后的系列文章中，都有Bounding-box Regression的使用，甚至到了MV3D等等的3D Bounding-box Regression, 其思想都是来源于最基础的Bb Regression的。我将从以下几个角度主要结合自己的理解来谈一谈Bounding-box Regression. 首先，讲一下bounding-box regression使用的动机及其解决的问题，
RCNN:Bounding-Box（BB）regression
Bixiwen_liu的博客
12-23 1万+
本博客主要介绍RCNN中的Bounding-box的回归问题，这个是RCNN定准确定位的关键。本文是转载自博客：Faster-RCNN详解，从中截取有关RCNN的bounding-box的回归部分。原博文详细介绍了RCNN，Fast-RCNN以及Faster-RCNN，感兴趣的可以去看一下。
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1. 候选区域（Region Proposal）：指的是在目标检测中，通过一定的算法对图像中可能包含目标的区域进行筛选和提取，生成一组候选区域。这些候选区域通常采用矩形框来表示，用于后续的目标分类和定位任务。 2. ROI...
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