https://zhuanlan.zhihu.com/p/26938549

RCNN实际包含两个子步骤，一是对上一步的输出向量进行分类（需要根据特征训练分类器）；二是通过边界回归（bounding-box regression) 得到精确的目标区域，由于实际目标会产生多个子区域，旨在对完成分类的前景目标进行精确的定位与合并，避免多个检出。

fast rcnn中SoftmaxLoss代替了SVM，证明了softmax比SVM更好的效果，SmoothL1Loss取代Bouding box回归。将分类和边框回归进行合并（又一个开创性的思路），通过多任务Loss层进一步整合深度网络，统一了训练过程，从而提高了算法准确度。

http://caffecn.cn/?/question/160讲解bounding box regression过程

边框回归学习就是dx(P),dy(P),dw(P),dh(P)这四个变换

rpn是在特征提取层最后一层加了一个卷积层（3x3），这个卷积层之后分别接一个reg-layer和cls-layer。cls-layer生成9个anchor为前景背景的概率，所以输出层是2*9 = 18维，reg-layer生成9个anchor中心锚点对应的proposal的坐标x，y和宽高w，h，所以输出层是4*9 = 36维。其实你可以看出这是从特征层，即cnn的特征直接生成reg和cls

目标检测中bounding box regression的更多相关文章

  1. 【54】目标检测之Bounding Box预测

    Bounding Box预测(Bounding box predictions) 在上一篇笔记中,你们学到了滑动窗口法的卷积实现,这个算法效率更高,但仍然存在问题,不能输出最精准的边界框.在这个笔记中 ...

  2. 目标检测中的bounding box regression

    目标检测中的bounding box regression 理解:与传统算法的最大不同就是并不是去滑窗检测,而是生成了一些候选区域与GT做回归.

  3. 论文阅读笔记四十七：Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression(CVPR2019)

    论文原址:https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf github:https://github.com/generalized-iou 摘要 在目标检测的评测体系中,I ...

  4. Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

    Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 2019-05-20 19:3 ...

  5. AAAI 2020 | DIoU和CIoU：IoU在目标检测中的正确打开方式

    论文提出了IoU-based的DIoU loss和CIoU loss,以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法,充分地利用IoU的特性进行优化.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提 ...

  6. 目标检测算法(1)目标检测中的问题描述和R-CNN算法

    目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使 ...

  7. 目标检测 1 ： 目标检测中的Anchor详解

    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 ...

  8. 目标检测中的anchor-based 和anchor free

    目标检测中的anchor-based 和anchor free 1.  anchor-free 和 anchor-based 区别 深度学习目标检测通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题.在 ...

  9. Adaboost原理及目标检测中的应用

    Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器 ...

随机推荐

  1. PhpStorm比较高级的一些设置

    开始使用phpstorm工具,总体感觉还是不错的.有点不舒服的就是他占用内存比较高,反应速度有时会卡,这跟他的功能强大有关系.有些功能对于 我来说是不怎么需要的,比如自动保存功能,会频繁的保存一些文件 ...

  2. 【旧文章搬运】扩展一下ProcessNotify~~

    原文发表于百度空间,2009-01-08 看雪论坛地址:https://bbs.pediy.com/thread-80109.htm DebugMan论坛地址:http://www.debugman. ...

  3. B - Soldier and Badges

    Time Limit:3000MS     Memory Limit:262144KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description Colone ...

  4. winform 屏蔽 空格键

    private void call_KeyPress(object sender, KeyPressEventArgs e) { if (e.KeyChar == (char)Keys.Space) ...

  5. 二分匹配ZOJ3646

    //题意:类比线代里:把矩阵中的U看作[1],是否满足一个满秩矩阵 //利用二分匹配就是 //每一行都有相对应的列: #include<iostream> #include<stri ...

  6. 安装elasticsearch-rtf出错

    出错信息: elasticsearch-rtf   Caused by: java.lang.IllegalStateException: No match found 解决方法: 参考:https: ...

  7. 最短路之Floyd（弗洛伊德）

    只有五行的Floyd最短路算法: 核心代码 每次都更新通过k点,然后从i到j的最短路程...

  8. 微信BUG之微信内置的浏览器中window.location.href 不跳转

    最近做微信开发遇到这个问题,查了一些文档,总结一下 1.url后面加参数 indow.location.href = url +'?timestamp='+ new Date().getTime()+ ...

  9. Hdu 3652 B-number (同余数位DP)

    题目链接: Hdu 3652 B-number 题目描述: 给出一个数n,问 [1, n]区间内有几个数能被13整除并且还有13这个子串? 解题思路: 能整除的数位DP,确定好状态随便搞搞就能过了.d ...

  10. 1-18String类简介

    字符串(String)的不可变性 String类在java.lang包下面,是Object类的直接子类,通过API或者源码可以看到,String类是final修饰的,这说明String类不能被继承. ...