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本文是3DBoundingBoxEstimationUsingDeepLearningandGeometry的论文笔记及个人理解。这篇文章是单目图像3d目标检测的一个经典工作之一。其目的是从输入图片中提取3dboundingbox。也是3dboundingboxes…
对于目标检测，大家在网络结构上，IOU上，Anchor上做了大量文章，这篇文章优秀的地方在于提出了针对于bbox可靠性的想法，想到了用高斯模型来评估bbox坐标的可靠性，提出了一种新的计算bbox的loss。高斯模型首先回顾一下最原始的YOLOv3...
论文将5000个中心点上的bbox在最后阶段的totalerror进行了可视化。IoUloss只对与targetbox有交集的bbox有效，因为无交集的bbox的$\triangledownB$为0。而GIoU由于增加了惩罚函数，盆地区域明显增大，但是垂直和水平的区域依然保持着高错误率，这是...
极点比bbox包含更多的目标信息，毕竟多了两倍的标注信息(8vs4)。基于四个极点和bbox，论文提出简单的方法来获取目标的mask信息，首先以极点为中心扩展出1/4bbox边界长度的线，如果线超过bbox则截断，然后将四条线首尾连接得到八边形，如图1所示。
论文贡献主要如下：弱监督目标定位应该分为类不可知目标定位和目标分类两个的部分，提出PSOL算法尽管生成的bbox有偏差，论文仍然认为应该直接优化他们而不需要类标签，最终达到SOTA在不同的数据集上，PSOL算法不需要fine-tuning也能有很好的
bbox.pyxexecute:cythoncython_nms.pyxstep3:builfsetupfileassetup_new.pyimportnumpyasnpfromdistutils.coreimportsetupfromCython.Buildimportcythonizefromdistutils.extensionimportExtensionnumpy_include=np.get_include()setup...
论文阅读——FoveaBox:BeyondAnchor-basedObjectDetector概述这是一篇ArXiv2019的文章，作者提出了一种新的anchor-free的目标检测框架FoveaBox，直接学习目标存在的可能性（预测类别敏感的语义map）和bbox的坐标（为可能存在目标的每个位置生成无类别的bbox）。...
其次，由于最新论文表示iouloss对于边界框回归效果好，故作者也额外引入了一个iouloss来优化bbox。最后，由于GA论文(Regionproposalbyguidedanchoring)指出采用语义向导式的anchor策略可以得到更好的结果，故作者也引入了GA操作来提升性能。
论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。其惩罚项如公式8，其中是权重函数，而用来度量长宽比的相似性。完整的损失函数定义如公式10。α的定义如公式11...
论文没有直接使用上面提到的,,,,,，而是根据YOLOv3的bbox计算方法，对输出各预测值前进行sigmoid函数预处理，使其值在。处理后，和代表bbox的中心点在grid中的偏移坐标，由于YOLO中和要过指数函数，值可以有正负，所以不进行sigmoid处理。...
本文是3DBoundingBoxEstimationUsingDeepLearningandGeometry的论文笔记及个人理解。这篇文章是单目图像3d目标检测的一个经典工作之一。其目的是从输入图片中提取3dboundingbox。也是3dboundingboxes…
对于目标检测，大家在网络结构上，IOU上，Anchor上做了大量文章，这篇文章优秀的地方在于提出了针对于bbox可靠性的想法，想到了用高斯模型来评估bbox坐标的可靠性，提出了一种新的计算bbox的loss。高斯模型首先回顾一下最原始的YOLOv3...
论文将5000个中心点上的bbox在最后阶段的totalerror进行了可视化。IoUloss只对与targetbox有交集的bbox有效，因为无交集的bbox的$\triangledownB$为0。而GIoU由于增加了惩罚函数，盆地区域明显增大，但是垂直和水平的区域依然保持着高错误率，这是...
极点比bbox包含更多的目标信息，毕竟多了两倍的标注信息(8vs4)。基于四个极点和bbox，论文提出简单的方法来获取目标的mask信息，首先以极点为中心扩展出1/4bbox边界长度的线，如果线超过bbox则截断，然后将四条线首尾连接得到八边形，如图1所示。
论文贡献主要如下：弱监督目标定位应该分为类不可知目标定位和目标分类两个的部分，提出PSOL算法尽管生成的bbox有偏差，论文仍然认为应该直接优化他们而不需要类标签，最终达到SOTA在不同的数据集上，PSOL算法不需要fine-tuning也能有很好的
bbox.pyxexecute:cythoncython_nms.pyxstep3:builfsetupfileassetup_new.pyimportnumpyasnpfromdistutils.coreimportsetupfromCython.Buildimportcythonizefromdistutils.extensionimportExtensionnumpy_include=np.get_include()setup...
论文阅读——FoveaBox:BeyondAnchor-basedObjectDetector概述这是一篇ArXiv2019的文章，作者提出了一种新的anchor-free的目标检测框架FoveaBox，直接学习目标存在的可能性（预测类别敏感的语义map）和bbox的坐标（为可能存在目标的每个位置生成无类别的bbox）。...
其次，由于最新论文表示iouloss对于边界框回归效果好，故作者也额外引入了一个iouloss来优化bbox。最后，由于GA论文(Regionproposalbyguidedanchoring)指出采用语义向导式的anchor策略可以得到更好的结果，故作者也引入了GA操作来提升性能。
论文考虑到bbox回归三要素中的长宽比还没被考虑到计算中，因此，进一步在DIoU的基础上提出了CIoU。其惩罚项如公式8，其中是权重函数，而用来度量长宽比的相似性。完整的损失函数定义如公式10。α的定义如公式11...
论文没有直接使用上面提到的,,,,,，而是根据YOLOv3的bbox计算方法，对输出各预测值前进行sigmoid函数预处理，使其值在。处理后，和代表bbox的中心点在grid中的偏移坐标，由于YOLO中和要过指数函数，值可以有正负，所以不进行sigmoid处理。...
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