Anchor Box的边框

选取标准的k-means（欧式距离来衡量差异），在box的尺寸比较大的时候其误差也更大，而我们希望的是误差和box的尺寸没有太大关系。所以通过IOU定义了如下的距离函数，使得误差和box的大小无关,故使用如下的距离度量。

解决了每个Grid Cell生成的bounding box的个数问题，又遇到了第二个问题，模型不稳定。特别是在早期的迭代中，而这种不稳定是由于预测box的位置(x,y)(x,y)引起的。对于YOLO V2这种随机初始化bbox的位置，需要训练很久的一段时间才能学习到平移量的合适。

yolov3中 预测的bbox如何从特征图映射到原图？的更多相关文章

  1. 聚类kmeans算法在yolov3中的应用

    yolov3 kmeans yolov3在做boundingbox预测的时候,用到了anchor boxes.这个anchors的含义即最有可能的object的width,height.事先通过聚类得 ...

  2. YOLOV3中Darknet中cfg文件说明和理解

    今天将要说明的是Darknet中的cfg文件,废话少说,直接干!(以cfg/yolov3.cfg为例,其它类似) [net]                        ★ [xxx]开始的行表示网 ...

  3. Mol Cell Proteomics. | Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from sequence by deep learning (通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征) (解读人：梅占龙)

    通过深度学习技术根据肽段序列预测其LC-MS/MS谱特征 解读人:梅占龙  质谱平台 文献名:Prediction of LC-MS/MS properties of peptides from se ...

  4. pytorch中网络特征图(feture map)、卷积核权重、卷积核最匹配样本、类别激活图(Class Activation Map/CAM)、网络结构的可视化方法

    目录 0,可视化的重要性: 1,特征图(feture map) 2,卷积核权重 3,卷积核最匹配样本 4,类别激活图(Class Activation Map/CAM) 5,网络结构的可视化 0,可视 ...

  5. opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较

    opencv中的SIFT,SURF,ORB,FAST 特征描叙算子比较 参考: http://wenku.baidu.com/link?url=1aDYAJBCrrK-uk2w3sSNai7h52x_ ...

  6. java中的面向对象的三大基本特征

    转载,原文来自http://blog.sina.com.cn/s/blog_5f79a56a0100c6ig.html 众所周知,java中的面向对象的三大基本特征是:[封装].[继承].[多态] 一 ...

  7. 卷积网络中的通道(Channel)和特征图

    转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前 ...

  8. tensroflow中如何计算特征图的输出及padding大小

    根据tensorflow中的conv2d函数,我们先定义几个基本符号 1.输入矩阵 W×W,这里只考虑输入宽高相等的情况,如果不相等,推导方法一样,不多解释. 2.filter矩阵 F×F,卷积核 3 ...

  9. 【笔记】sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数

    sklearn中的SVM以及使用多项式特征以及核函数 sklearn中的SVM的使用 SVM的理论部分 需要注意的是,使用SVM算法,和KNN算法一样,都是需要做数据标准化的处理才可以,因为不同尺度的 ...

随机推荐

  1. python 数据可视化 -- matplotlib02

    import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(start=0.5, stop=3.5, num=100) y = ...

  2. java Quartz任务调度器

    1.quarz对java1.5实现的简单调度做了封装 /**     * quartz对任务调度进了高度抽象: 1调度器:2任务:3触发器     * Job接口(任务):定义需要调度的任务     ...

  3. vue-cli 第一章

    一.安装 Node.Python.Git.Ruby 这些都不讲解了   二.安装 Vue-Cli    # 最新稳定版本 # 全局安装 npm install --global vue-cli # 创 ...

  4. Vue源码解析---数据的双向绑定

    本文主要抽离Vue源码中数据双向绑定的核心代码,解析Vue是如何实现数据的双向绑定 核心思想是ES5的Object.defineProperty()和发布-订阅模式 整体结构 改造Vue实例中的dat ...

  5. Maven学习 九 maven热部署

    第一步:配置tomcat的manager-script角色 点击tomcat的默认项目root的欢迎页面的Manager App 刚开始是没有用户名与和密码的,直接点击取消 出现如下的一张图片,图片中 ...

  6. HttpWebRequest请求Https协议的WebApi

    public static class RequestClient { /// <summary> /// 参数列表转为string /// </summary> /// &l ...

  7. ThinkPHP 3.2.3+ORACLE插入数据BUG修复及支持获取自增Id的上次记录

    TP+ORACLE插入数据BUG修复以及获取自增Id支持getLastInsID方法 这些天在做Api接口时候,发现用TP操作Oracle数据库,发现查询修改删除都能执行, 但一旦执行插入操作老是报错 ...

  8. C++二分图匹配基础：zoj1002 FireNet 火力网

    直接给出题目吧... 问题 D(1988): [高级算法]火力网 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 题目描述 给出一个N*N的网格,用'.'表示空地,用'X'表示墙.在网格上放碉堡,可 ...

  9. bootstrap的引用和注意事项

    1,在https://v3.bootcss.com/getting-started/#download下载bootstrap的压缩包: 2,将压缩包解压到自己的工程文件中,会得到如下结果: 3,打开这 ...

  10. 理解RNN

    摘自:https://zybuluo.com/hanbingtao/note/541458 语言模型就是这样的东西:给定一个一句话前面的部分,预测接下来最有可能的一个词是什么. 语言模型是对一种语言的 ...