ioU两个边框的重合度
以下为《ioU两个边框的重合度》的无排版文字预览，完整内容请下载
ioU两个边框的重合度
fpn：融合每个stage的特征图，是输出多个尺度的特征图
roi：在图像处理领域，感兴趣区域(ROI) 是从图像中选择的一个图像区域，***关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理。使用ROI圈定你想读的目标，可以减少处理时间，增加精度。
感兴趣区(Region of Interest,ROIs) 是图像的一部分，它通过在图像上选择或使用诸如设定阈值(thresholding) 或者从其他文件(如矢量> 转换获得等方法生成。感趣区可以是点、线、面不规则的形状，通常用来作为图像分类的样本、掩膜、裁剪区或及其他操作
/
/
Roi pooling先不均等分割出一个框，但是不是对齐的会有小数，然后将小数舍弃对齐，再进行不均等分割，就会产生很多误差。
Roi align：/
Roi出一个框，将小数保存，并且将这个框等分4分，然后将划分的一个小方格划分成4分，取每一个的中心点，使用双线性差值法计算出中心点的值。
FC层：全连接层，需要输入的大小是固定的维度
/
.如果用一 内容过长，仅展示头部和尾部部分文字预览，全文请查看图片预览。 rshick et al等人在2014年提出的R-CNN到Faster R-CNN网络。
Two-stage目标检测网络的基本流程
/
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，用于目标检测中，就是提取置信度高的目标检测框，而抑制置信度低的误检框。一般来说，用在当解析模型输出到目标框时，目标框会非常多，具体数量由anchor数量决定，其中有很多重复的框定位到同一个目标，nms用来去除这些重复的框，获得真正的目标框。如下图所示，人、马、车上有很多框，通过nms，得到唯一的检测框。
/
Ground truth ：一般表示真实值，标准答案，通过直接观察收集到的真实结果
训练集:用来训练模型，即被用来学习得到系统的参数取值
测试集：用于最终报告模型的评价结果，因此在训练阶段测试几种的样本应该是不可见的
超参数：在学习过程之前需要设置值的一些变量，不是通过训练得到的参数数据。在深度学习中的学习速率等就是超参数
/
/
/
/
/
/
/
/
/
/
/
/
/
[文章尾部最后300字内容到此结束,中间部分内容请查看底下的图片预览]请点击下方选择您需要的文档下载。
- OKR操作指引
- ICIVIS国际会议邀请函1
- **_*每日要情)(148)
- 网络基础-12
- 三把尺子--教育
- 七、八年级小组建设存在的问题
- XX一小体艺楼施工图有关问题
- 初三班主任班级试卷分析
- 疫情期间体温检测实施方案
- 教师业务学习3月5日--好课标准
- 六稳六保总结
- XX普通货物码头企业安全生产标准化评价实施细则0
- 学生体温检测与处置流程图
- 《工程信息论》课程设计报告模板 (1)
- 我的研修计划模板
- 初中英语网络研修总结
- 体温监测表
- 1 教学设计方案模板
以上为《ioU两个边框的重合度》的无排版文字预览，完整内容请下载
ioU两个边框的重合度由用户“美洒洒”分享发布，转载请注明出处