1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 满足运行效率的要求--算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表. 算得快这一点通过 Speed 来体现.而其他因素,使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现. mean…

一.IOU的概念 交集和并集的比例(所谓的交集和并集,都是预测框和实际框的集合关系).如图: 二.Precision(准确率)和Recall(召回率)的概念 对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和预测类别组合划分为真正例(true positive).假正例(false positive).真反例(true negative).假反例(false negative) 记为TP.FP.TN.FN,显然有TP + FP + TN + FN = 样例总数.这里着重提一下真正例的含义:预测是正例,实际…

首先我们为什么要使用这些呢? 举个简单的例子,假设我们图像里面只有1个目标,但是定位出来10个框,1个正确的,9个错误的,那么你要按(识别出来的正确的目标/总的正确目标)来算,正确率100%,但是其实效果不是很好,而且还有框的各种情况,因此我们需要下面的指标来衡量一个目标检测模型的好坏. 1.IOU(Intersection Over Union) 这是关于一个具体预测的Bounding box的准确性评估的数据,意义也就是为了根据这个IOU测定你这个框是不是对的,大于等于IOU就是对的,小于就…

咸鱼了半年,年底了,把这半年做的关于目标的检测的内容总结下. 本文主要有两部分: 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中,使用一个矩形的边框来表示.在图像中,可以基于图像坐标系使用多种方式来表示矩形框. 最直接的方式,使用矩形框的左上角和右下角在图像坐标系中的坐标来表示. 使用绝对坐标的\((x_{min},y_{min},x_{max},y_{max})\). 但是这种绝对坐标的表示方式,是以原始图像的像素…

一:Faster-R-CNN算法组成: 1.PRN候选框提取模块: 2.Fast R-CNN检测模块. 二:Faster-R-CNN框架介绍 三:RPN介绍 3.1训练步骤:1.将图片输入到VGG或ZF的可共享的卷积层中,得到最后可共享的卷积层的feature map.         2.用一个小网络来卷积这个feature map 2.1在滑动窗口的每个像素点对应的原图片上上设置9个矩形窗口(3种长宽比*3种尺度),称作锚点. 至于这里为什么要在原图上,是因为最后求出来的锚点要跟原图的标定框…

目录: 一.环境准备 二.训练步骤 三.测试过程 四.计算mAP 寒假在家下载了Fast R-CNN的源码进行学习,于是使用自己的数据集对这个算法进行实验,下面介绍训练的全过程. 一.环境准备 我这里的环境是win10系统,pycharm + python3.7 二.训练过程 1.下载Fast R-CNN源码 https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3 2.安装扩展包 下载的源码中有一个 requirements.txt文件,…

定位: 针对分类利用softmax损失函数,针对定位利用L2损失函数(或L1.回归损失等) 人关节点检测 针对连续变量和离散变量需要采用不同种类的损失函数. 识别: 解决方案: 1.利用滑动窗口,框的大小和位置无法确定,目标检测需要巨大的计算量,pass 2.备选区域 利用区域选择网络ROI,将ROI处理成固定尺寸(与下游网络输入尺寸匹配),经过CNN后利用SVM分类(RCNN也会对输入的边界作补偿或修正) 基于区域选择网络也可以作为修正boundingbox的回归 RCNN的问题: Fast…

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论…

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测…

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1…