动手学习深度学习（17）锚框

茴香豆 Lv5
  2022-11-08 15:14 2022-11-08 15:14 Created   2022-11-08 16:57:26 2022-11-08 16:57:26 Updated      

以每个像素为中心，生成多个缩放比和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。 这些边界框被称为锚框（anchor box）。

13.4. 锚框 — 动手学深度学习 2.0.0-beta1 documentation (d2l.ai)

结合上面连接中课本的代码和图片进行理解比较容易理解。

  • 提出多个被称为锚框的区域
  • 预测每个锚框里是否含有关注的物体
  • 如果是，预测从这个锚框到真实边缘框的偏移

IoU-交并比

IoU用来计算两个框之间的相似度，0表示无重叠，1表示重叠。

这是Jacquard指数的一种特殊情况，给定两个集合A和B。
MATHJAX-SSR-10

赋予锚框标号

每个锚框是一个训练样本，将每个锚框，要么标注为背景，要么关联上一个真实边缘框。我们可能会生成大量的锚框（这个导致大量的负类样本）。

使用非极大值抑制（NMS）输出

每个锚框预测一个边缘框，NMS可以合并相似的预测

  • 选择是非背景类的最大预测值
  • 去掉所有其他和他IoU值大于 \theta 的预测
  • 重复上述过程直到所有预测要么被选中，要么被去掉
  • Title: 动手学习深度学习（17）锚框
  • Author: 茴香豆
  • Created at : 2022-11-08 15:00:14
  • Updated at : 2022-11-08 16:57:26
  • Link: https://hxiangdou.github.io/2022/11/08/DL_17/
  • License: This work is licensed under CC BY-NC-SA 4.0.
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动手学习深度学习（17）锚框
  1. IoU-交并比
  2. 赋予锚框标号
  3. 使用非极大值抑制（NMS）输出