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。

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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 5498
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 1577
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 之 anchor 生成的 bounding box 与最终 proposal 的关系
Yafee的专栏
03-30 1654
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...
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。
【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
05-10 369
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
01-28 599
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
07-18 452
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 1356
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 7354
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。
3D Object Proposals using Stereo Imagery for Accurate Object Class Detection
10-13
3D Object Proposals using Stereo Imagery for Accurate Object Class Detection
【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 9329
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。
重要的 CNN 概念
Jiashilin
03-22 242
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...
目标检测中的anchorproposals、Region Proposal什么意思？
qq_39324954的博客
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1、 proposal2、Region Proposal Region Proposal：指候选区域 目标检测的目的在于：对图像中的物体进行较精确的定位，并识别出图像中包含物体的类别。一张图像中能够检测出物体所在的区域并且给出物体类别概率 定位的方式*：给出一个包含该物体的框。...
目标检测中Regional Proposal到底是什么，RPN和Region Proposal、Proposals三者联系
qq_45359288的博客
08-12 8298
目标检测是指在一张图像中能够检测出物体所在的区域并且给出物体类别概率，其核心可以分为定位与识别两大模块。 定位是指我们在目标图像中锁定物体所在的区域，然后送入分类网络完成物体的识别。 Regional Proposal就是一种常用的定位方法 候选区域—Region Proposal Region Proposal是一个区域，bounding box就是这个区域的4条边，而这4条边是用一个4维向量来表示的。 ...
利用Matlab自带的深度学习工具进行车辆区域检测与车型识别【Github更新！！！】（三）
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06-13 1万+
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
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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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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。
Bounding-box Regression深度解析
博观而约取，深研而广求
08-24 6240
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，
目标检测中的候选区域，ROI，固定框，bounding box，候选框，anchor的含义
04-06
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（Region of Interest）：指的是在候选区域中，被认为是包含目标的区域。ROI通常用矩形框来表示，用于后续的目标分类和定位任务。 3. 固定框（Fixed box）：指的是在目标检测中，预先设定的一组矩形框，用于对图像中的目标进行检测和定位。固定框通常是基于人类经验或者先验知识得到的，而不是通过算法自动学习得到的。 4. Bounding box：指的是在目标检测中，用于表示目标位置和大小的矩形框，通常用左上角和右下角的坐标来表示。 5. 候选框（Proposal box）：指的是在目标检测中，生成的候选区域所对应的矩形框，也称为proposal。候选框通常是通过一定的算法和筛选条件得到的。 6. Anchor：指的是在目标检测中，用于生成候选框的一组预定义的矩形框，也称为基准框。Anchor通常是在图像的不同位置和尺度上生成的，用于提取不同大小和形状的候选框。
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