faster rcnn tensorflow中的keep aspect ratio参数应该是什么？

在Faster R-CNN中，"keep aspect ratio"参数用于控制在进行目标检测时是否保持目标的宽高比。它是一个布尔值参数，当设置为True时，表示保持目标的宽高比，当设置为False时，表示不保持目标的宽高比。

在目标检测任务中，保持目标的宽高比可以更好地捕捉目标的形状和特征，从而提高检测的准确性。当目标的宽高比不固定时，如果不进行调整，可能会导致目标形变或者失真，影响检测结果。

在TensorFlow中，可以通过设置Faster R-CNN模型的配置文件或相关参数来控制"keep aspect ratio"参数。具体的配置方法和参数名称可能会因不同的实现版本而有所差异，建议参考相关的文档或代码示例进行设置。

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Why anchor?

www.zhihu.com/people/milestone-94/activities SIGAI特约作者 mileistone 研究方向：计算机视觉 1、为什么需要anchor机制 anchor机制由Faster-RCNN...Faster-RCNN中使用anchor机制的motivation如下： In contrast to prevalent methods [8], [9], [1], [2] that use pyramids...即anchor机制要解决的问题是scale和aspect ratio变化范围大，之前的解决方法是pyramids of images或者pyramids of filters。...图1.2 两个gt boxbox落到同一个cell 虽然作者解释anchor机制是为了解决scale和aspect ratio变化范围大的问题，但anchor机制还顺便解决了另外一个重要的问题——gt（...比如DenseBox，MTCNN使用的是pyramids of images机制；而FCOS、FoveaBox使用的是pyramids of features机制；Faster-RCNN、Yolov2使用的是

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faster rcnn demo.py:在一个窗口显示所有类别标注

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Caffe2 - (二十) Detectron 之 config.py 文件参数

类似于 Faster R-CNN 中对应的形式....aspect ratio __C.TEST.BBOX_AUG.ASPECT_RATIOS = () # 在每个长宽比aspect ratio 水平翻转 __C.TEST.BBOX_AUG.ASPECT_RATIO_H_FLIP...= () # 在每个长宽比aspect ratio 水平翻转 __C.TEST.MASK_AUG.ASPECT_RATIO_H_FLIP = False 7....ratio相对于图片宽带 __C.TEST.KPS_AUG.ASPECT_RATIOS = () # 在每个长宽比aspect ratio 水平翻转 __C.TEST.KPS_AUG.ASPECT_RATIO_H_FLIP...) # FASTER_RCNN 的意思取决于其内容(training vs. inference): # 1) 训练时，FASTER_RCNN = True 表示使用 end-to-end 训练方式联合训练

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Faster R-CNN

这就出现了Faster-RCNN，一个完全end-to-end的CNN对象检测模型。...(faster RCNN可以大致看做“区域生成网络+fast RCNN“的系统，用区域生成网络代替fast RCNN中的Selective Search方法) ? ? ?...具体作法是：把每个特征点映射回映射回原图的感受野的中心点当成一个基准点，然后围绕这个基准点选取k个不同scale、aspect ratio的anchor。论文中3个scale（三种面积 ?...），3个aspect ratio( {1:1,1:2,2:1} ) ? ?...参考： RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN的一些事目标检测--从RCNN到Faster RCNN 串烧 Focusing on your own Mind :) －> 站在巨人的肩膀上

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里程碑式成果Faster RCNN复现难？我们试了一下 | 附完整代码

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Tensorflow 的reduce_sum()函数的axis，keep_dim这些参数到底是什么意思？

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如何使用MaskRCNN模型进行图像实体分割

该文章的主要思想是把 Faster RCNN 目标检测框架进行扩展，添加一个 Mask 分支用于检测目标框中每个像素的类别，网络架构如下所示：本文章主要讲解，应用 MaskRCNN 模型实现 Color...本节主要介绍 Mask RCNN 中的关键技术，包括训练数据，Faster RCNN 网络结构，主干网络，Region Proposal，ROIAlign，基于 FCN 网络的 mask 特征，以及 Mask...提出了新的 Faster RCNN 的网络结构。...Region Proposal 在卷积特征图上，用3*3的窗口执行卷积操作。对特征图中的每个中心点，选取 k 个不同 scale、aspect ratio 的 anchor。...按照 scale 和 aspect ratio 映射回原图，生成候选的 region proposals。特征图中的每个点会生成对应窗口区域的特征编码（源论文中是对应 256 维的低维特征编码）。

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深度学习-Faster RCNN论文笔记

3 Faster RCNN训练 Faster R-CNN的训练，是在已经训练好的model（如VGG_CNN_M_1024，VGG，ZF）的基础上继续进行训练。...下面是一张训练过程流程图，应该更加清晰： image.png image.png 4 Faster RCNN 代码阅读 pytorch代码：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch..., anchor 2. model/faster_rcnn.py 这个脚本定义了Faster RCNN 的基本类FasterRCNN。...__init__() self.faster_rcnn = faster_rcnn # 下面2 个参数是在_faster_rcnn_loc_loss 调用用来计算位置损失函数用到的超参数...还需要注意的一点是例如ROI 回归输出的是128 × 84, 然而真实位置参数是128 × 4 和真实标签128 × 1, 我们需要利用真实标签将回归输出索引为128 × 4, 然后在计算过程中只计算前景类的回归损失

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专栏 | 从论文到测试：Facebook Detectron开源项目初探

机器之心专栏作者：陈惠婵从 RCNN 到 Faster RCNN，再到最近的 FPN 和获得 ICCV Best Paper 的 Mask RCNN，深度学习在物体检测中以绝对优势从众多机器学习算法中脱引而出...并且对 Detectron 进行初次测试，我们会在随后的博客中更新我们自己测试得到的 Detectron 训练模型和速度标准。...Fast RCNN、Faster RCNN、RFCN、FPN、RetinaNet Detectron 实现了物体检测的标准模型，并且添加了 Feature Pyramid Network 和 RetinaNet...ResNext 使用 depthwise convolution 的技术大大降低了参数，并且保证了分类结果。 ?...Mask RCNN Mask RCNN 通过改进 Faster RCNN 可以实现 7 FPS 的 instance segmentation 和关键点检测，并且超过当时的所有方法。

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Caffe2 - (三十) Detectron 之 modeling - 模型_heads

mask_rcnn_heads.py 里给出了 Mask R-CNN 的 masks 预测结果....与 conv5 box head 的权重参数和计算是共享的. 由于推断inference阶段是级联的，只有训练阶段才共享计算....keypoint_rcnn_heads.py 给出了 Mask R-CNN 中关于 keypoints 的预测....(意味着，一个可见 keypoint 与 N 个 keypoints 中的每个 keypoint 的作用效果相同.) """ model.StopGradient('keypoint_loss_normalizer...ratio # At least 1 convolution for dealing different aspect ratios bl_feat

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目标检测资源总结

目标检测资源总结目标检测是什么：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。...:matterport/Mask_RCNN 主要内容：把原有的Faster-RCNN进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测实现细节：首先对图片做检测，找出图像中的ROI，对每一个ROI...、偏移量;为了提高检测准确率，在不同尺度的特征图上进行预测，此外，还得到具有不同aspect ratio的结果实现细节：YOLO中继承了将detection转化为regression的思路，同时一次即可完成网络训练...；基于Faster RCNN中的anchor，提出了相似的prior box；加入基于特征金字塔（Pyramidal Feature Hierarchy）的检测方式，即在不同感受野的feature map...上预测目标优缺点：速度比yolo快，且保持了精度，效果媲美Faster RCNN 目标检测工具API (2017)Google TensorFlow Object Detection API（star

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论文实践学习 - Faster R-CNN 测试

源码 git clone git@github.com:rbgirshick/caffe-fast-rcnn.git # 对应版本的 caffe 编译 Cython 模块 cd $Faster_RCNN_ROOT...： cd $Faster_RCNN_ROOT/caffe-fast-rcnn make all -j8 make pycaffe 下载提供的 Faster R-CNN 检测模型 # 作者提供的的地址貌似下载不了了...，有需要的可联系将下载的 faster_rcnn_models 解压，放置路径为 $Faster_RCNN_ROOT/data/faster_rcnn_models/. 1.1 Faster R-CNN...使用 cudnn6.0 Faster R-CNN 的 caffe-fast-rcnn 版本没有更新，导致新版的 cudnn 不能使用，Makefile.config 添加 cudnn:=1 时，编译无法通过...对此，作以下修改：将 caffe-fast-rcnn 中的以下文件替换为 BAIR(BVLC) 的 caffe 的对应文件： cp caffe/inlude/caffe/layers/cudnn

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SSD: Single Shot MultiBox Detector 深度学习笔记之SSD物体检测模型

这里用到的 default box 和Faster RCNN中的 anchor 很像，在Faster RCNN中 anchor 只用在最后一个卷积层，但是在本文中，default box 是应用在多个不同层的...那么default box的scale（大小）和aspect ratio（横纵比）要怎么定呢？...至于aspect ratio，用a_r表示为下式：注意这里一共有5种aspect ratio a_r = \{1, 2, 3, 1/2, 1/3\} 因此每个default box的宽的计算公式为：...可以看出这种default box在不同的feature层有不同的scale，在同一个feature层又有不同的aspect ratio，因此基本上可以覆盖输入图像中的各种形状和大小的object！...Fig.5 SSD 流程损失函数方面：和Faster RCNN的基本一样，由分类和回归两部分组成，可以参考Faster RCNN，这里不细讲。

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【目标检测】MMDetection的安装与基础使用

(1333, 736), (1333, 768), (1333, 800)], multiscale_mode='value', keep_ratio...img_scale=(1333, 800), flip=False, transforms=[ dict(type='Resize', keep_ratio...所有的参数都使用字典dict的形式构建。.../faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py的内容 ./faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py _base_ = [ '.....的文件加载方式是一层层读取和覆盖，这样就不需要重复写相同的内容，只需要注意后面需要修改的参数。

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Faster R-CNN 中 RPN 原理 1.RPN 原理 RPN 的用途在于, 判断需要处理的图片区域(where), 以降低推断时的计算量....Faster R-CNN 采用了 k=9 个 anchors, 分别为 3 aspect ratios 和 3 scales....主要包括两步: 保持 anchor 面积固定不变, 改变长宽比(aspect ratio) _ratio_enum(anchor, ratios) 保持 anchor 长宽比固定不变,缩放尺度...we compute the same anchors as Shaoqing's matlab implementation: # # >> load output/rpn_cachedir/faster_rcnn_VOC2007...(anchor, ratios): """ 对于每个关于一个 anchor 的长宽比aspect ratio，枚举 anchors 集合. """ w, h, x_ctr

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