边框回归及候选区域坐标

2024-11-10

边框回归(Bounding Box Regression)详解

原文地址:http://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较

Fast R-CNN中的边框回归

前面对R-CNN系的目标检测方法进行了个总结,其中对目标的定位使用了边框回归,当时对这部分内容不是很理解,这里单独学习下. R-CNN中最后的边框回归层,以候选区域(Region proposal)为输入,来对Region proposal中包含的目标进行准将的定位.但是,这个输入的候选区域通常不会正确的包含目标区域,如下图: 绿色边框是飞机的Ground Truth边框,绿色的是Region proposal边框,虽然Region proposal中包含了目标飞机,但是其定位却不是很准确,这就

基于候选区域的R-CNＮ系列网络简介

使用候选区域方法(region proposal method)创建目标检测的感兴趣区域(ROI).在选择性搜索(selective search,SS)中,首先将每个像素作为一组.然后,计算每一组的纹理,并将两个最接近的组结合起来.但是为了避免单个区域吞噬其他区域,首先对较小的组进行分组.继续合并区域,直到所有区域都结合在一起.下图第一行展示了如何使区域增长,第二行中的蓝色矩形代表合并过程中所有可能的 ROI. 1.R-CNN R-CNN 利用候选区域方法创建了约 2000 个 ROI.这些区

边框回归（bounding-Box regression）

转自:https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 为什么要边框回归? 什么是边框回归? 边框回归怎么做的? 边框回归为什么宽高,坐标会设计这种形式? 为什么边框回归只能微调,在离Ground Truth近的时候才能生效? 1.为什么要边框回归? 对于上图,绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的Region Proposal.那么即便红色的框被分类器识别为飞机,但是由于红色

[转]边框回归(Bounding Box Regression)详解

https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较多,后面

【边框回归】边框回归(Bounding Box Regression)详解（转）

转自:打开链接 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较多,后面的两条我看了很多paper,才得出这些结论. 为什么要边框回归? 什么是边框回归? 边框回归怎么做的?

基于候选区域的深度学习目标检测算法R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是

[DeeplearningAI笔记]卷积神经网络3.10候选区域region proposals与R-CNN

4.3目标检测觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.10 region proposals候选区域与R-CNN 基于滑动窗口的目标检测算法将原始图片分割成小的样本图片,并传入分类器进行检测. 基于卷积神经网络的滑动窗口目标检测方法把原始图像分割成小的网格,并分别在网格中检测是否有目标对象. 有人提出在基于普通滑动的目标检测方法中有很多小的样本图片中是空的是没有意义的,所以通过图像分割技术将原始图像分割成上千个子图片,然后在这上千个子图片中使用分类算法实现目标检测技术

[转载]边框回归(Bounding Box Regression)

[转载]边框回归(Bounding Box Regression) 许多模型中都应用到了这种方法来调整piror使其和ground truth尽量接近,例如之前自己看过的SSD模型这篇文章写的很好,https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438

C# 全屏坐标及区域坐标获取。自定义光标及系统光标描边捕捉显示。

最近手头工作比较轻松了一点就继续研究和完善之前的录屏软件,使用AForge最大的问题在于:最原始的只能够录全屏,而自定义的录屏需要更改非常多的细节:like follows: 1.需要支持区域化录屏: 2.需要支持麦克风录音,并且混音在视频中,同步: 3.需要支持系统声音录取.并且需要混音在视频中,同步: 4.需要支持捕获光标,并且自定义颜色.描边,最重要的是你需要在区域录屏的时候支持坐标位置更新(相对比较难): 前面3个已经在前面的文章介绍了,这里不再赘述.着重列出第4点的内容以及如何解决.如

我哭了看到RCNN 和FAST RCNN时想着为什么要选候选框呢？能不能直接回归出来候选框？

这是不是一个超级好的IDEA 我是不是要发顶会了!!! 看到yolo 直接绝望果然你能想到的都已经被发表了. 生不逢时啊!!!

第三十三节，目标检测之选择性搜索-Selective Search

在基于深度学习的目标检测算法的综述那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行

OpenCV Haar AdaBoost源代码改进（比EMCV快6倍）

这几天研究了OpenCV源代码 Haar AdaBoost算法,作了一下改进 1.去掉了全部动态分配内存的操作.对嵌入式系统有一定的速度提升 2.凝视覆盖了大量关键代码 3.降低了代码一半的体积,而且降低了部分健壮性的代码,速度比OpenCV源代码提升16% 4.改动了大量数据结构,不依赖CV源代码直接编译 5.去掉了double型,改成Int 6.开方改成查表 7.除法改成乘法加位移注:使用时请注意,现仅支持单分支的Stages和单结点的Classifier训练好的结果集在720MHZ的D

OpenCV Haar AdaBoost源码改进据说是比EMCV快6倍

<pre name="code" class="cpp">#include "Haar.h" #include "loadCascade.h" #include "Util.h" #include "stdio.h" #include "string.h" #include <math.h> #include <stdint.h>

验证坐标在某片坐标区域内 php 代码

之前碰到的这样一个需求,要将公司的服务范围在地图中显示出来,并将用户每天的访问坐标进行统计看有多少用户是在所能达到的服务范围半径内. 以下是PHP代码的实现 (仅验证坐标在某片坐标区域内) <?php /** * 验证坐标点是否在某区域内 * @author xiaoliang <1058436713@qq.com> * Class validationMap */ class validationMap{ private static $coordArray; private stat

php验证地图坐标在某片坐标区域内

mysql空间查询并不太适合地图坐标,如果使用:http://www.cnblogs.com/tyjsjl/p/8760002.html的方式进行地图点坐标的查询就不好用了,于是直接使用php来进行地图范围的查询更方便点.代码如下: /** * 验证坐标点是否在某区域内 * @author xiaoliang <1058436713@qq.com> * Class validationMap */ class validationMap{ private $coordArray; privat

百度地图API 地图圈区域并计算坐标点是否在区域内

<!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, user-scalable=no, initial-scale=1.0, maximum-scale=1.0, minimum-scale=1.0"

R-FCN：基于区域的全卷积网络来检测物体

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组,CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽°)╯ 同时公布了源码~ 2 后面主要内容为原文随便的翻译或概括.必有不紧贴原文原意之处,曲解请指出,否则求放过~

R-C3D:用于时间活动检测的区域3D网络

论文原称:R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection(2017) 主要贡献: 1.提出一个包括活动候选区和任意长度活动的分类的端到端模型.如下图所示 2.提出在候选区生成和分类部分共享全卷积C3D特征,实现了比当前模型快5倍的速度. 论文主要从Faster R-CNN受启发而来,论文大部分idea都是Faster R-CNN中提出的(看这篇论文的时候,我真是深感生不逢时啊),作者将2D目标检测的方法

CSS 3中边框怎么用

(1)设置边框图片的来源图片边框默认只在四个顶点显示 none: 无背景图片; border-image-source: url('borderImage.png'); (2)边框图片的分割将图片分为9块内容, 四个顶点四个边框一个中间区域如果需要用到中间区域添加fill属性值整体一张填充该属性规定图像的上.右.下.左侧边缘的向内偏移, 如果省略第四个数值/百分比,则与第二个值相同.如果省略第三个值,则与第一个值相同.如果省略第二个值,则与第一个值相同数值不需要给单位 (整数/

边框回归及候选区域坐标

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