检测中的框

深度学习目标检测：从Anchor到Bounding Box
最新推荐文章于 2024-06-29 15:20:37 发布
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#目标检测 #深度学习 #机器学习

本文深入探讨了深度学习中的目标检测技术，从人为设定的Anchor框开始，讲解Proposal的生成，再到ROI的选择与NMS筛选，最后形成精确的Bounding Box。理解这些概念对于掌握二阶段检测器如Faster R-CNN和YOLO等至关重要。
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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（非极大抑制）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

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