目标检测之WBF:Weighted Boxes Fusion

目标检测之WBF:Weighted Boxes Fusion

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《Weighted boxes fusion: Ensembling boxes from different object detection models》
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf

WBF是后处理的一种方式,实现过程如下:

目标检测之WBF:Weighted Boxes Fusion_第1张图片
融合时的公式:
目标检测之WBF:Weighted Boxes Fusion_第2张图片
目标检测之WBF:Weighted Boxes Fusion_第3张图片

最后,还进行了一步 置信度分数调整,但个人觉得不是一定需要的,官方代码里默认是公式(5):
目标检测之WBF:Weighted Boxes Fusion_第4张图片
其中N是所有的框,T是族里的框。(4)和(5)两种变体的结果没有显着差异,第一个稍微好一点。如果族中的框的个数较低,则可能意味着只有少数模型预测它。因此,我们需要降低此类情况的置信度分数。这样调整可以减少某些box只被少数模型预测到的置信值。

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