yang_daxia的博客

1.iou loss 如fots2.giou loss3.smooth l1 四个点 如textnet , scrn, 尺度大的话就加上正则化EAST4.

检测回归: 一般回归矩形, 或者旋转矩形, 或者四边形, 如TextBox++, 和East中的描述矩形:1.anchor vs anchor free基于anchor的如faster-rcnn系列, 人工设计anchor即回归的为anchor与gt的偏差offset如果没有anchor如fcos:回归检测框区域每一个像素点相对于gt左上, 右下的偏差. (无ancho...

1.finetune 当自己的数据集与公开数据集有相似之处是,如自然景物对自然景物, 可以使用预训练好的网络,加载进来, 在此权重基础上进行训练. 即使用训练好的模型进行初始化权重!!! 实际加载时, 可能只使用网络前段的权重参数, 因为后续的网络softmax等可能不同. 一般我们可能需要冻结底层信息,因为共享低级特征, 只训练高层.参考:https://zhuanlan....