fast-rcnn里的一些具体内容
NMS:Non-Maximum Suppression(非极大值抑制)
假设从一个图像中得到了2000个region proposals,通过在RCNN和SPP-net之后我们会得到2000*4096的一个特征矩阵,然后通过N个SVM来判断每一个region属于N个类的scores。其中,SVM的权重矩阵大小为4096*N,最后得到2000*N的一个score矩阵(其中,N为类别的数量)。
Non-Maximum Suppression就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box。
首先,NMS计算出每一个bounding box的面积,然后根据score进行排序,把score最大的bounding box作为队列中。接下来,计算其余bounding box与当前最大score与box的IoU,去除IoU大于设定的阈值的bounding box。然后重复上面的过程,直至候选bounding box为空。最终,检测了bounding box的过程中有两个阈值,一个就是IoU,另一个是在过程之后,从候选的bounding box中剔除score小于阈值的bounding box。需要注意的是:Non-Maximum Suppression一次处理一个类别,如果有N个类别,Non-Maximum Suppression就需要执行N次。
RPN网络得到的大约2万个anchor不是都直接给Fast-RCNN,因为有很多重叠的框。文章通过非极大值抑制的方法,设定IoU为0.7的阈值,即仅保留覆盖率不超过0.7的局部最大分数的box(粗筛)。最后留下大约2000个anchor,然后再取前N个box(比如300个)给Fast-RCNN。Fast-RCNN将输出300个判定类别及其box,对类别分数采用阈值为0.3的非极大值抑制(精筛),并仅取分数大于detect_th的目标结果(比如,只取分数60分以上的结果)。
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