faster rcnn系列之正负样本

最新推荐文章于 2025-06-23 15:57:34 发布
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本文分享了Fasterrcnn模型中小物体检测的锚框阈值调整经验，针对原有阈值设定（0.7/0.3）在小物体检测中可能存在的问题，提出了新的阈值设定（0.3/0.1），旨在获得更佳的正负样本比例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

调完bug真的开心的可以手舞足蹈！！！！！！！！

对于faster rcnn的anchors的positive_iou_thresh,negative_iou_thresh设定，原来的对于整张图片是0.7，0.3.比例是1：1.

在我后面的补增实验中，都是小物体，所以稍微的一点移动就会使IOU降低的很多，所以呢，我设置的是0.3，0.1.这样对于每张图片就可以得到1：1的正负样本，希望有所帮助。

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论文名称：《 SSD: Single Shot MultiBox Detector 》 论文下载：https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 论文代码：https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd SSD 的思想： 图片被送进网络之后先生成一系列 feature map，传统一点的one-stage框架会在 featur...
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guoguozgw的博客
06-23 985
特征内容正样本匹配方式IoU 最大匹配是否支持多正样本❌ 否是否使用 anchor boxes❌ 否负样本处理参与置信度损失，不参与定位和分类损失是否按类别执行 NMS✅ 是特征内容正样本匹配方式IoU 最大匹配是否支持多正样本❌ 否是否使用 anchor boxes✅ 是（K-Means 聚类）负样本处理不包含物体的 anchor是否按类别执行 NMS✅ 是特征内容正样本匹配方式IoU 最大匹配是否支持多正样本❌ 否。
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