【问题标题】:Anchor boxes and offsets in SSD object detectionSSD对象检测中的锚框和偏移量
【发布时间】:2018-11-12 18:13:16
【问题描述】:

如何计算 SSD 中物体检测的锚框偏移量?据我了解,锚框是 8x8 特征图、4x4 特征图或输出层中的任何其他特征图中的框。

那么偏移量是多少?

在 4x4 特征图中,它是边界框中心与特定框中心之间的距离吗?

如果我使用 4x4 特征图作为输出,那么我的输出应该是以下维度:

(4x4, n_classes + 4)

其中 4 是我的锚框坐标。 这 4 个坐标可以是:

(xmin, xmax, ymin, ymax)

这将对应于边界框的左上角和右下角。 那么为什么我们需要偏移量?如果需要,我们如何计算它们?

任何帮助将不胜感激!

【问题讨论】:

    标签: tensorflow keras deep-learning object-detection pytorch


    【解决方案1】:

    我们需要偏移量,因为这是我们在默认锚框时计算的,如果 ssd 为每个特征图单元格,他们将在非常特征图单元格上预定义数量不同比例的锚框,我认为在本文中数字是 6。

    现在因为这是一个检测问题,我们也会有ground truth bounding box,这里大致比较anchor box和GT box的IOU,如果大于0.5,我们预测box offsets到那个锚框。

    【讨论】:

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