目标检测中的Anchor Box算法理解

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【目标检测】锚框（anchor box）理解和代码实现--《动手学深度学习V2》
博观约取，厚积薄发
01-05 2268
本人对锚框的理解。 锚框（anchor box）理解和代码实现 - 知乎
每天五分钟计算机视觉：多目标检测模型的Anchor Box算法详解
huanfeng_AI的博客
05-16 366
我们前面学习了目标检测算法，然而算法是有问题的，也就是分割图片的小格子中只能检测到一个对象，如果要是一个小格中有多个对象的中心点，那么这个就没有办法解决了为了解决这个问题，我们可以使用目标检测中的Anchor Box算法，它可以完成这种任务。目标检测中的Anchor Box算法在近年来得到了广泛的应用，尤其在深度学习领域的目标检测任务中，它发挥了至关重要的作用。
Anchor Box理解
sinat_36391198的博客
10-19 1187
在目标检测（Object Detection）之中，有两个重要目的。一是判断出图片中物体的类别。 如图所示，这是用卷积神经网络做的物体类别识别，图片左边是待识别的图片，一个银色的小轿车。中间位置是我们构建的CNN卷积层。右边是我们的DNN全连接层以及最后的结果。可以看到最后的结果中，所属car的输出值最大，其次是truck等等。这个结果表明这个图片被我们神经网络识别为car。 ...
【Faster R-CNN论文精度系列】代码解读并深入理解Anchor和Anchor Box
Gerwels_JI的博客
11-26 1829
为了更方便理解，我列出了实际情况中一个图片的输入对应的过程中的各个输出结果的size，而实际情况中，输入的size是不确定的，resize之后的大小也不确定，这里只是为了方便理解和说明。可以看到，anchorbox实际上是基于feature map的，而anchorbox的数量为：75 x 100 x 9 = 67500，这里的9就是论文中的k，后面会说道，也就是说，anchorbox的数量是依...
AnchorBox的一些理解
mxdsdo09的博客
12-21 7267
  Anchor box相当于对对一个中心点，取不同的窗口，从而用来检测重叠在一起的多个目标量。 首先我们需要知道anchor的本质是什么，本质是SPP(spatial pyramid pooling)思想的逆向。而SPP本身是做什么的呢，就是将不同尺寸的输入resize成为相同尺寸的输出。所以SPP的逆向就是，将相同尺寸的输出，倒推得到不同尺寸的输入。 接下来是anchor的窗口尺寸，这个...
目标检测之AnchorBox详解
Chown先森
11-04 1万+
Anchor在计算机视觉中称为描点或者描框，在目标检测中，作为描框anchor box应用于各个目标检测的网络模型中，也成为先验框。 来历，及应用场景： Anchor最新在Faster rcnn被提出及应用，后被YOLOV2借鉴，及应用与YOLO之后的各个版本。之后的各个目标检测框架都基本采用Anchor Box进行目标检测。 那么就要说到，为什么要提出AnchorBox。那就要追根到之前的目标框的选择方式。 在Fast rcnn中，要提取2000个候选框，通过Selective Sear.
目标检测中anchor box(先验框)的理解
zl_Dream的博客
02-15 6436
近来心血来潮，把CV领域关于目标检测的主流方法YOLOv3和Faster RCNN看了一下，对其中的先验框(anchor box)一直不太理解，在广泛地阅读了一些相关讲解后，有了一定的理解，在此记录一下。 先验框的个人理解 先验框最早提出于Faster RCNN，初衷是为了代替selective search算法。 先验框是根据特征图生成的，即，特征图上每个位置都有一定数目不同比例的先验框。而大小是相对于原图的，也就是特征图上每个点可以映射到原图中某个特定区域(感受野大小)。 在训练的时候往往是把先验框缩
目标检测中的anchor机制
最新发布
lbr15660656263的博客
06-12 3980
在介绍Anchor之前，我们先介绍一下传统的人脸识别算法，是怎么检测出 图片中的人脸的。以下图为例，如果我们要检测图中小女孩的人脸位置，一个 比较简单暴力的方法就是滑窗，我们使用不同大小、不同长宽比的候选框在整 幅图像上进行穷尽式的滑窗，然后提取窗口内的特征（例如Haar、LBP、Hog 等特征），再送入分类器（SVM、Adaboost等）判断该窗口内包含的是否为人 脸。这种方法简单易理解，但是这类方法受限于手动设计的特征，召回率和准 确率通常不是很高。
目标检测中anchor的概念
小呆苗的博客
06-08 1万+
就是在图像上预设好的不同大小，不同长宽比的参照框。等同于：预定义边框 就是一组预设的边框，在训练时，以真实的边框位置相对于预设边框的偏移来构建训练样本。 这就相当于，预设边框先大致在可能的位置“框“出来目标，然后再在这些预设边框的基础上进行调整。发展历程：为了尽可能的框出目标可能出现的位置，预定义边框通常由上千个甚至更多，在深度学习之前，通常使用各种形状的“滑动窗口”，在原图像滑动，来产不同位置不同形状的预设边框。到了深度学习时期，由于对图像特征提取技术的进步，可以使用Anchor Box在图像的不同位置生
第五章 目标检测中K-means聚类生成Anchor box以及Kmeans和Kmeans++(工具)
专注于人工智能学习，总结
11-26 1822
k-means是非常经典且有效的聚类方法，通过计算样本之间的距离（相似程度）将较近的样本聚为同一类别（簇）。使用k-means时主要关注两个问题（个人认为）：1.如何表示样本与样本之间的距离（核心问题），这个一般需要根据具体场景去设计，不同的方法聚类效果也不同，最常见的就是欧式距离。2.分为几类，这个也是需要根据应用场景取选择的，也是一个超参数。1 手动设定簇的个数k，假设k=2。
目标检测中的Anchor Box算法
qq_41839450的博客
07-19 315
https://blog.youkuaiyun.com/ybdesire/article/details/82860607
【深度学习】锚框（anchor box）理解和代码实现
fengdu78的博客
06-12 669
目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边界从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：以每个像素为中心，生成多个缩放比和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）。---- 《动...
目标检测：anchor box
那年聪聪
02-07 1628
anchor box需要手动设计，涵盖的尺度有限，一般通过对训练集中目标物体边框尺寸的真实值进行聚类得到，这样会造成对一些形变较为严重的物体检测造成困难。
anchor box原理理解
微信号：Custom-Software
08-02 967
对anchor box的一些个人理解 滑动窗口 这是比较原始的目标检测方法，给定一个固定尺寸的窗口，根据设定的步伐，一步一步的从左至右、从上至下滑动，把每个窗口输入到卷积神经网络中进行预测和分类，这样做有两个缺点: 1、由于窗口尺寸固定，因此不适合形变较大的物体 2、窗口较多，运算量大 为什么提出anchor box？主要有两个原因： 1、一个窗口只能检测一个目标，我理解的是，有多个anchor box就可以在图片上检测多个目标，图片上有多个anchor box，每个anchor box检测一个
深度学习笔记（39） Anchor Boxes
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氢键H-H
08-22 1万+
一个格子多个对象检测问题、Anchor box、对象形状交并比、 额外的细节和选择
【吴恩达deeplearning.ai】3.8 Anchor Boxes
qq_42994177的博客
02-21 676
←上一篇 ↓↑ 下一篇→ 3.7 非极大值抑制 回到目录 3.9 YOLO 算法
详解目标检测之anchor-box生成
Rock的博客
04-17 1083
无论前端backbone如何，总会输出一个feature map 如何在这个feature map上得到pred的 box呢？ 第一步先得到 feature map上所有的 中心点x，y 举例： 以特征图大小（4， 4 ，5， 6）表示，4为batch，4 为channel， 5为h, 6为w #以feature的大小5*6 生成单位网格 import torch yy, xx =torch.m...
目标检测——IoU 计算
weixin_30568715的博客
03-28 408
Iou 的计算 我们先考虑一维的情况：令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\)，若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集，需要满足如下情况： 简言之，要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分，代码实现如下： class Anchor: def __init__(self, base_size=1...
Anchor和RPN的浅薄理解(一)-Anchor Box和特征的对应
认真努力，做一只会飞的毛毛虫。
01-18 7452
首先：一幅图说明一切（创作不易，麻烦给个小赞(*^_^*)） 明确第一个概念：anchor是特征上的每个像素映射到原图上的相应位置的点，其位置是在原始图像上。anchor box是以anchor为中心按照预先设定的比例和尺寸得到的举行框，其位置也是在原始图像上。 明确第二个概念：边界框回归参数预测阶段的输入不是坐标位置，而是图像的特征信息。 明确完以上两个概念后再来研究研究anchor： 初始时通过3×3卷积(stride=1，padding=1，卷积核个数=输入特征的channel)后，得到的特
FreeAnchor：学习自适应目标检测的自由锚点匹配
该方法的关键在于将目标检测任务重新定义为一个最大似然估计问题，允许anchor box的自由匹配，而不是固定的人工分配。FreeAnchor的目标是训练出能够更准确地解释目标特征的模型，尤其是对于那些非中心化或密集排列的...
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