Datawhale--组队学习之目标检测（三）

最新推荐文章于 2024-06-28 19:22:02 发布

一直都在灬

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本文详细阐述了目标检测中groundtruth boxes与prior bboxes的两种匹配策略：首先确保每个groundtruth至少与一个prior bbox匹配；其次，对于未匹配的prior bbox，只要其与groundtruth的jaccard overlap超过阈值，则进行匹配。此外还讨论了匹配过程中的特殊情况处理。

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一、匹配策略

不同方法 ground truth boxes 与 prior bboxes 的匹配策略大致都是类似的，但是细节会有所不同。具体如下：
第一个原则：从ground truth box出发，寻找与每一个ground truth box有最大的jaccard overlap的prior bbox，这样就能保证每一个groundtruth box一定与一个prior bbox对应起来(jaccard overlap就是IOU)。反之，若一个prior bbox没有与任何ground truth进行匹配，那么该prior bbox只能与背景匹配，就是负样本。
一个图片中ground truth是非常少的，而prior bbox却很多，如果仅按第一个原则匹配，很多prior bbox会是负样本，正负样本极其不平衡，所以需要第二个原则。

第二个原则：从prior bbox出发，对剩余的还没有配对的prior bbox与任意一个ground truth box尝试配对，只要两者之间的jaccard overlap大于阈值（一般是0.5），那么该prior bbox也与这个ground truth进行匹配。这意味着某个ground truth可能与多个Prior box匹配，这是可以的。但是反过来却不可以，因为一个prior bbox只能匹配一个ground truth，如果多个ground truth与某个prior bbox的 IOU 大于阈值，那么prior bbox只与IOU最大的那个ground truth进行匹配。

注意：第二个原则一定在第一个原则之后进行，仔细考虑一下这种情况，如果某个ground truth所对应最大IOU的prior bbox小于阈值，并且所匹配的prior bbox却与另外一个ground truth的IOU大于阈值，那么该prior bbox应该匹配谁，答案应该是前者，首先要确保每个ground truth一定有一个prior bbox与之匹配。