发表服务
传统的基于SmoothL1损失的边界框回归损失并未考虑groundtruth模糊的情形。.一般来说分类的分数越高，其边界框的回归应更为准确，然而，这种情况很少，如下图所示。.本文提出了KL损失用于解决上述问题，本文新提出的边界框损失-KL损失，可以同时学习边界框的回归以及定位的不确定性。.为了捕捉边界框预测的不确定性，首先将边界框的预测及groundtruth框分别...
BoundingBoxregression是RCNN中使用的边框回归方法，在RCNN的论文中，作者指出：主要的错误是源于mislocalization。为了解决这个问题，作者使用了boundingboxregression。这个方法使得mAp提高了3到4个点。BBR的输入是什么？
二、边界框回归细节RCNN论文里指出，边界框回归是利用平移变换和尺度变换来实现映射。平移变换的计算公式如下：尺度变换的计算公式如下：其中(代表)，接下来要做的就是求解这4个变换。
根据论文描述，边框回归算法只适用于对预测框进行微调，即当IoU不低于某个阙值时才可发挥作用。而当IoU足够高时，缩放变换可视为线性变换，从而可以考虑使用线性回归模型对参数进行求…
边界框回归器从模糊的边界框中获得较小的损失。（1）在后处理过程中，所学的方差是有用的。论文提出了VaR投票（方差投票）方法，即在非最大抑制（NMS）过程中，利用相邻位置的预测方差加权，对候选框的位置进行投票。
为什么要边框回归？.这里引用王斌师兄的理解，如下图所示：.对于上图，绿色的框表示GroundTruth,红色的框为SelectiveSearch提取的RegionProposal。.那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。.如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟GroundTruth更接近，这样岂不是定位会...
按照RCNN论文的说法，IoU大于0.6时，边界框回归可视为线型变换。至此，边界框回归算法的讲解全部结束。在进行RCNN论文的相关介绍之前，我们必须对于RCNN论文中最后点小细节性概念进行讲解，例如交并比（IoU）和非极大抑制(NMS)。
边框回归的目的既是：给定寻找一种映射，使得并且3.边框回归怎么做？那么，经过何种变换才能从Fig2中的窗口变成窗口呢？比较简单的思路是：平移+尺度缩放3.1先做平移，其中,，这是论文…
边框回归是什么？继续借用师兄的理解：对于窗口一般使用向量(x,y,w,h)来表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于图2,红色的框P代表原始的Proposal,绿色的框G代表目标的GroundTruth，我们的目标是寻找一种关系使得输入原始的窗口P经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G^。
边框回归是什么？继续借用师兄的理解：对于窗口一般使用向量(x,y,w,h)(x,y,w,h)来表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于图2,红色的框P代表原始的Proposal,绿色的框G代表目标的GroundTruth，我们的目标是寻找一种关系使得输入原始的窗口P经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G^G^。
传统的基于SmoothL1损失的边界框回归损失并未考虑groundtruth模糊的情形。.一般来说分类的分数越高，其边界框的回归应更为准确，然而，这种情况很少，如下图所示。.本文提出了KL损失用于解决上述问题，本文新提出的边界框损失-KL损失，可以同时学习边界框的回归以及定位的不确定性。.为了捕捉边界框预测的不确定性，首先将边界框的预测及groundtruth框分别...
BoundingBoxregression是RCNN中使用的边框回归方法，在RCNN的论文中，作者指出：主要的错误是源于mislocalization。为了解决这个问题，作者使用了boundingboxregression。这个方法使得mAp提高了3到4个点。BBR的输入是什么？
二、边界框回归细节RCNN论文里指出，边界框回归是利用平移变换和尺度变换来实现映射。平移变换的计算公式如下：尺度变换的计算公式如下：其中(代表)，接下来要做的就是求解这4个变换。
根据论文描述，边框回归算法只适用于对预测框进行微调，即当IoU不低于某个阙值时才可发挥作用。而当IoU足够高时，缩放变换可视为线性变换，从而可以考虑使用线性回归模型对参数进行求…
边界框回归器从模糊的边界框中获得较小的损失。（1）在后处理过程中，所学的方差是有用的。论文提出了VaR投票（方差投票）方法，即在非最大抑制（NMS）过程中，利用相邻位置的预测方差加权，对候选框的位置进行投票。
为什么要边框回归？.这里引用王斌师兄的理解，如下图所示：.对于上图，绿色的框表示GroundTruth,红色的框为SelectiveSearch提取的RegionProposal。.那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。.如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后的窗口跟GroundTruth更接近，这样岂不是定位会...
按照RCNN论文的说法，IoU大于0.6时，边界框回归可视为线型变换。至此，边界框回归算法的讲解全部结束。在进行RCNN论文的相关介绍之前，我们必须对于RCNN论文中最后点小细节性概念进行讲解，例如交并比（IoU）和非极大抑制(NMS)。
边框回归的目的既是：给定寻找一种映射，使得并且3.边框回归怎么做？那么，经过何种变换才能从Fig2中的窗口变成窗口呢？比较简单的思路是：平移+尺度缩放3.1先做平移，其中,，这是论文…
边框回归是什么？继续借用师兄的理解：对于窗口一般使用向量(x,y,w,h)来表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于图2,红色的框P代表原始的Proposal,绿色的框G代表目标的GroundTruth，我们的目标是寻找一种关系使得输入原始的窗口P经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G^。
边框回归是什么？继续借用师兄的理解：对于窗口一般使用向量(x,y,w,h)(x,y,w,h)来表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于图2,红色的框P代表原始的Proposal,绿色的框G代表目标的GroundTruth，我们的目标是寻找一种关系使得输入原始的窗口P经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G^G^。
发表服务