Faster RCNN anchor大小及数量计算

本文详细解析了Faster RCNN中anchor的生成过程,包括基于基础anchor如何通过改变长宽比和尺度来计算出不同尺寸的anchors。基础anchor通常为[0,0,15,15],长宽比aspect ratios为[0.5, 1, 2],尺度scales为[8, 16, 32]。计算涉及滑窗操作,先根据长宽比计算宽度和高度,然后应用尺度进行放大,最终形成不同比例和大小的检测框。" 133371402,20037361,Go语言生成RSA公私密钥对,"['golang', '后端开发', '加密']

anchors 值的含义为

在 feature maps 上进行滑窗操作(sliding window). 滑窗尺寸为 n×n, 如 3×3. 
对于每个滑窗, 会生成 9 个 anchors, anchors 具有相同的中心 center=xa,center=ya, 但 anchors 具有 3 种不同的长宽比(aspect ratios) 和 3 种不同的尺度(scales)。 最终,9个anchor的四个数值分别代表矩形框的左下角x,y,右上角x,y。计算是相对于原始图片尺寸的.

 

anchor的值是由如下步骤计算得来的:

 

主要包括两步:

保持 anchor 面积固定不变, 改变长宽比 aspect ratio = [0.5, 1, 2] (函数_ratio_enum(anchor, ratios))

保持 anchor 长宽比固定不变,缩放尺度 scale = [8,16,32] (函数_scale_enum(anchor, scales))

 

1. 先设置基础anchor,base=16,base_anchor为[0,0,15,15],anchor中心(7.5,7.5),以及面积(size=256)。
2. 计算基础anchor的面积,分别除以ratio[0.5,1,2],得到  [512,256,128]
3. anchor的宽度w由三个面积的平方根值确定,得到 w[23,16,11]
4. anchor的高度h由[23,16,11]*[0.5,1,2]确定,得到 h[12,16,22]。
5. 由anchor的中心以及不同的宽和高可以得到此时的anchors。此处为[-3.5, 2. , 18.5, 13. ], [ 0. , 0. , 15. , 15. ], [ 2.5, -3. , 12.5, 18. ]

例 xa=7.5, ya=7.5,w=23,h=12,

x_left = xa

### Faster R-CNN算法的计算方法及精度评估指标 Faster R-CNN 是一种高效的目标检测算法,其核心在于区域提议网络(RPN)与 Fast R-CNN 的结合,实现了端到端的训练和高效的候选区域生成[^2]。以下将详细介绍 Faster R-CNN 的计算方法以及精度评估指标。 #### 1. Faster R-CNN 的计算方法 Faster R-CNN 的计算过程可以分为以下几个部分: - **输入图像处理**:输入图像经过卷积神经网络(CNN)提取特征图。这些特征图用于后续的区域提议生成和目标检测。 - **区域提议网络(RPN)**:RPN 是 Faster R-CNN 的关键组件,它通过在特征图上滑动窗口生成候选区域。每个滑动窗口对应多个anchor boxes),RPN 对每个预测是否包含目标以及边界的调整参数[^2]。 - **感兴趣区域池化(RoI Pooling)**:从 RPN 生成的候选区域中提取固定大小的特征向量。这些特征向量被送入全连接层进行分类和边界回归。 - **分类与边界回归**:使用全连接层对每个候选区域进行分类,并调整边界的位置以更精确地匹配真实目标。 ```python # 示例代码:Faster R-CNN 的主要计算流程 def faster_rcnn(image, backbone_network, rpn, roi_pooling, classifier): # 提取特征图 feature_map = backbone_network(image) # 使用 RPN 生成候选区域 proposals = rpn(feature_map) # 感兴趣区域池化 roi_features = roi_pooling(feature_map, proposals) # 分类与边界回归 class_scores, bbox_deltas = classifier(roi_features) return class_scores, bbox_deltas ``` #### 2. 精度评估指标的计算方法 Faster R-CNN 的精度评估主要依赖于平均平均精度(mAP)指标,其计算步骤如下: - **数据准备**:准备标注好的数据集,包括图像和对应的边界信息[^4]。 - **模型训练**:使用标注好的数据集训练 Faster R-CNN 模型。训练过程中,模型学习如何识别并定位图像中的目标对象。 - **预测与评估**:对于每张测试图像,模型输出一系列检测和对应的置信度。根据预设的 IoU(Intersection over Union)阈值,将检测与真实边界进行匹配,计算 TP(True Positive)、FP(False Positive)和 FN(False Negative)的数量[^4]。 - **计算 PR 曲线**:根据 TP、FP 和 FN 的数量计算不同召回率下的精度,并绘制 PR 曲线。PR 曲线反映了模型在不同召回率下的精度表现。 - **计算 AP**:对 PR 曲线进行积分,即可得到 AP 值。AP 值越大,表示模型的检测性能越好。 - **计算 mAP**:对所有类别的 AP 值取平均,即可得到 mAP 值。mAP 值是一个全局性能指标,能够反映模型在多个类别上的平均检测性能[^4]。 ```python # 示例代码:mAP 计算 def calculate_mAP(precision_recall_curves): ap_values = [] for curve in precision_recall_curves: # 对 Precision-Recall 曲线下的面积进行积分 ap = np.trapz(curve['precision'], curve['recall']) ap_values.append(ap) mAP = np.mean(ap_values) return mAP ``` #### 3. IoU 阈值的作用 IoU(Intersection over Union)是评估预测与真实重合程度的重要指标。在 Faster R-CNN 中,通常设定 IoU 阈值为 0.5 或更高,以决定预测是否被视为正确[^4]。 --- ###
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