但这个红框里面的loss函数 谁能解释下 Answer: 好多同学问过这个问题，一直没时间整理，下面是我对Bounding-box regression的理解，图片可能不是很清晰。 ? ? ? ?
tf.image.crop_to_bounding_box函数tf.image.crop_to_bounding_box( image, offset_height, offset_width
Security 基于视频结构化描述的视频语义分析系统 ★ 可描述车辆颜色、车型、品牌等，车型类别>1200类 个性化检索、以图搜图等 参与重大案件侦破数十起：桂林爆炸案、苏州抓捕案、亚信反恐… ★ Bounding...Boxes注解 那我们从Bounding Boxes中可以得到什么呢？...Bounding Boxes 投票 之前推送也介绍过检测的Pipeline： *Fast R-CNN, Ross Girshick, IEEE International Conference on Computer...Bounding Boxes 投票 在标准的NMS之后，在局部区域中，保持区域bbox有最高的得分；设置区域为R，IoU>0.5，用R∪boxb的方式来进行投票： 检测结果： *该实验是在CLS数据集上进行的测试...目标定位 最简单的PipeLine： 通过上述的方法（目标、负类别和Bounding Boxes 投票），进行简单实验： 视频中的目标检测 结果： ----
但是直接采用自然场景下的目标检测算法运用到病例图像的目标检测上可能不太适用，例如下图（Fig.1），对于肾小球的检测，如果采用bounding box框住目标，当病理图像旋转的时候，对应的bounding...box形状也会变化，而如果采用bounding circle来框住目标，就可以确保检测对象的旋转不变性。...有了上述的这个分析，网络可以大大简化，从学习bounding box转变成学习bounding circle的表达。...这篇文章有如下几点贡献： 优化了病例目标检测算法：第一个采用基于circle的anchor-free方法进行肾小球的目标检测； circle表达：提出用bounding circle来框住物体，使得模型只用学习半径这一个维度...（bounding box需要学习长和高两个维度），并且定义了cIOU (circle intersection over union)来衡量检测的性能； 旋转一致性：CircleNet在肾小球任务上实现了更好的旋转一致性
讲解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/147691786
为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression...因此掌握边界框回归（Bounding-Box Regression）是极其重要的，这是熟练使用RCNN系列模型的关键一步，也是代码实现中比较重要的一个模块。...接下来，我们对边界框回归（Bounding-Box Regression）进行详细介绍。 首先我们对边界框回归的输入数据集进行说明。输入到边界框回归的数据集为 ? ，其中 ? ， ? 。 ?
proposal相交，且IoU（intersection over union，即相交面积比这两个proposal的并集面积之比）小于于一定阈值的情况下，则抛弃该proposal 正负样本比例应该在1;3左右 Bounding-box...Bounding-box Regression训练的过程中，输入数据为N个训练对 ? 其中 ?...总的来说设计Bounding-box回归是为了使得提高定位效果，就是在原来定位的基础上进行微调使得，定位更加准确。如下图： ?
一直以来，bounding box 是表示视觉物体最常用的方法，它的流行得益于简便的形式，便于提取物体特征（RoIAlign 方法）的特点，以及与物体检测任务的标注和评测一致。...，都是基于 bounding box，可以说无处不在： ?...总的来说，基于 bounding box（bbox）的多阶段物体检测是一个定位越精确，进而特征提取越精确，而这又反过来帮助更精确定位的迭代过程。...当替换物体检测框架中所有的 bounding box 表示时，我们得到如下的物体表示变化过程： ?...最后用下表总结 bounding box 和 RepPoints 在物体表示上的联系和区别： ?
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测4：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字...www.objects365.org/download.html) 16(http://storage.googleapis.com/openimages/web/download.html) 2.边界框（bounding...通常使用边界框（bounding box，bbox）来表示物体的位置，边界框是正好能包含物体的矩形框，如 图1 所示，图中3个人分别对应3个边界框。...3.锚框（Anchor box） 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding
boxes @param list Confidence score of bounding boxes @param float IoU threshold @return...Rest boxes after nms operation """ def nms(bounding_boxes, confidence_score, threshold): # If no...bounding boxes, return empty list if len(bounding_boxes) == 0: return [], [] # Bounding...boxes boxes = np.array(bounding_boxes) # coordinates of bounding boxes start_x = boxes[...boxes score = np.array(confidence_score) # Picked bounding boxes picked_boxes = []
YOLO之前的Object Detection方法主要是通过Region Proposal产生大量的Bounding Box，再用Classifier判断每个Bounding Box是否包含Object...Confidence Score反映了: 1) Bounding Box是否包含Object，即多大程度上确信Bounding Box包含了Object；2) Bounding Box对自身坐标预测精度的评估...在测试阶段，将每个网格的conditional class probabilities与每个bounding box的 confidence相乘： 上述乘积既反映了预测bounding box中class...的 probability信息，也反映了预测bounding box是否含有Object和bounding box坐标的准确度。...预测的Bounding Box的宽(w)和高(h)的绝对偏差并不能衡量预测的准确度，比如同样的偏差，小的Bounding Box受到的影响比大的Bounding Box要大，为了缓和这个问题，作者采用width
由于一个框会产生多个Bounding Box，这里取与真实区域IOU最高的Bounding Box负责该物体的预测。...a \times b,j \neq k} = 0，即计算Loss时仅考虑k号Bounding Box的损失，k号Bounding Box被指定负责该物品的检测。...，即有S \times S个Bounding Box。...在这些Bounding Box中，可以设置一个阈值，筛去置信度低的格点。...对于最后的格点，进行非最大值抑制：即对IOU超过一定阈值且属于同一类的Bounding Box比较置信度，选择置信度最高的Bounding Box。
)，即(bounding box的中心点的x坐标，y坐标，bounding box的宽度，高度)，2个bounding box共需要8个数值来表示其位置。...③ 2个bounding box的置信度 bounding box的置信度 = 该bounding box内存在对象的概率 * 该bounding box与该对象实际bounding box的IOU用公式来表示就是...体现了预测的bounding box与真实bounding box的接近程度。 还要说明的是，虽然有时说"预测"的bounding box，但这个IOU是在训练阶段计算的。...但YOLO的2个bounding box事先并不知道会在什么位置，只有经过前向计算，网络会输出2个bounding box，这两个bounding box与样本中对象实际的bounding box计算IOU...② 2个bounding box的位置 训练样本的bounding box位置应该填写对象实际的bounding box，但一个对象对应了2个bounding box，该填哪一个呢？
(response): bounding_boxes = re.findall(r'\[(\d+,\s*\d+,\s*\d+,\s*\d+,\s*[\w\s]+)\]', response)...return parsed_boxes bounding_box = parse_bounding_box(result) 步骤5：绘制边界框 模型提供的边界框坐标必须通过将图像的高和宽除以1000来归一化...label_colors = {} def draw_bounding_boxes(image, bounding_boxes_with_labels): if image.mode !...in bounding_boxes_with_labels: # Normalize the bounding box coordinates....(img, bounding_box) 让我们从一个简单的例子开始： 目标：单个对象的图像 提示：以列表格式返回图像中人物的边界框。
box 的 x 坐标值 —-.y int region bounding box 的 y 坐标值 —-.width int region bounding box 的宽 —-.height int region...box 的 x 坐标值 —-.y int object bounding box 的 y 坐标值 —-.w int object bounding box 的宽 —-.h int object bounding...box 的 x 坐标值 —-.y int object bounding box 的 y 坐标值 —-.w int object bounding box 的宽 —-.h int object bounding...box 的 x 坐标值 ——–.y int object bounding box 的 y 坐标值 ——–.w int object bounding box 的宽 ——–.h int object...名字 ——–.object_id int object ID ——–.x int object bounding box 的 x 坐标值 ——–.y int object bounding box 的
CornerNet网络依赖关键点对来定位对象的bounding box然而这种方法常常会导致错误定位，CenterNet提出了基于三联关键点定位改进，通过自定义两个关键模块-级联Corner Pooling...通过CornerNet部分生成多个bounding box，对生成的多个bounding box，选择top-k个box(根据得分)，然后做如下处理： 1.选择top-k个中心关键点(根据得分) 2....根据offset把中心点重映射到输入图像上 3.定义个中心区域，检查中心点是否在中心区域内(中心点的标签与bounding box的标签必须一致) 4.如果关键点在中心区域，则该bounding box...保留，box得分将有三个关键点(左上角点、右下角点、中心点)平均值取代，反之则删除该bounding box。...所以作者提出一种scale-aware的自适应中心区域选择方法，对小bounding box尽量选择大的中心区域，大的bounding box选择小的中心区域 ，最终中心区域选择满足如下计算公式： ?
现在需要做的是，通过学习，不断判定哪些 bounding box 内存在目标，存在什么样的目标，同时不断调整可能存在目标的 bounding box 的宽长比和尺寸，使之与 ground truth 更接近...映射到 bounding box 由于每张图片初始对应S×S×B个 bounding box，因此需要将上面的 ground truth 进行映射，使之与 bounding box 尺寸对应一致，才能进行比较...步骤如下： 1.初始化每个格点上的 bounding box 为 0 2.对于存在目标的格点，将于 ground truth 之间 IOU 最大的 bounding box 对应的 confidence...通常，可能存在多个 bounding box 预测一个目标，存在冗余，需要使用非极大抑制（MNS）来剔除冗余 bounding box。...过滤掉 confidence score 低于阈值的 bounding box 2. 遍历每一个类别 1. 找到置信度最高的 bounding box，将其移动到输出列表 2.
bounding box与Ground Truth的交集比上它们的并集），在论文中每个网格预测2个bounding box。...注意这里是每个网格，而不是每个bounding box。可以利用公式计算每个bounding box对于每个类别的score，这样可以判断对于某一类物体的预测情况。 ?...的score矩阵，括号里面是bounding box的数量，一共有7×7个格子，每个格子预测2个bounding box，20代表物体类别（YOLO v1采用20个物体类别）。...最后每个bounding box的20个score取最大的score，如果这个score大于0，那么这个bounding box就是这个socre对应的类别（矩阵的行），如果小于0，说明这个bounding...，再选择剩下的score里面最大的那个bounding box，然后计算该bounding box和其它bounding box的IOU，重复以上过程直到最后 ?
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