解析文章目录FasterRCNN中的RPN解析Anchor分类boundingboxregressionproposal参考RCNN和FastRCNN中使用SelectiveSearch方法找出所有的候选框

注意，这里我不想偏重语义分割或者实例分割，只介绍两者都通用的结构（单阶段，两阶段在实例分割中更加常见，在语义分割中不叫这个名字，然而语义分割中的基于候选框的模型，本质上也可以称为两阶段）目录问题和难点实时分割单阶段

算法的作用当算法对一个目标产生了多个候选框的时候，选择score最高的框，并抑制其他对于改目标的候选框适用场景一幅图中有多个目标(如果只有一个目标，那么直接取score最高的候选框即可)。

importcv2importnumpyasnpdefnms(bounding_boxes,confidence_score,threshold):''':parambounding_boxes:候选框列表

目的消除anchor-based算法中因为滑动窗口或者重叠采样等方式产生的众多冗余候选框，保留效果最佳的框。

在目标检测中，常会利用非极大值抑制算法(NMS)对生成的大量候选框进行后处理，去除冗余的候选框，得到最具代表性的结果，以加快目标检测的效率。即如下图所示，消除多余的候选框，找到最佳的bbox。

文章目录前言1.NMS概述2.绘制候选框3.NMS代码实现4.完整代码结束语前言  本篇博客主要是介绍非极大值抑制NMS算法的python实现，并根据实例检测实现效果。

xσ(x);RepConv在训练时使用三个分支(identity,1x1,3x3)和concat;在推理时为普通3x3卷积;明确几个概念grid指每层特征图被划分的网格anchor指每个grid产生的候选框

原文链接SiamFC网络图中z代表的是模板图像，算法中使用的是第一帧的groundtruth；x代表的是searchregion，代表在后面的待跟踪帧中的候选框搜索区域；ϕ代表的是一种特征映射操作，将原始图像映射到特定的特征空间

regressionhead）很难收敛思路二：提取图像窗口，对窗口打分，选取得分最高的窗口作为检测框问题一：传统窗口生成规则：滑动窗口，暴力枚举，遍历图像——耗时、内存占用大问题二：难以解决图像中出现多个物体的情况思路三：选取候选框

的金字塔特征层中的浅层网络设计浅层特征增强模块，以提高浅层网络对小目标物体的特征提取能力；设计深层特征融合模块，替换SSD金字塔特征层中的深层网络，提高深层网络的特征提取能力；将提取的图像特征与不同纵横比的候选框进行匹配以执行不同尺度遥感图像目标检测与定位

解决问题：YOLOv5默认采用NMS算法，主要是通过IoU来筛选出候选框。N

非极大值抑制的流程如下：根据置信度得分进行排序选择置信度最高的比边界框添加到最终输出列表中，将其从边界框列表中删除计算所有边界框的面积计算置信度最高的边界框与其它候选框的IoU。

在目标检测任务中，我们时常会让模型一次性生成大量的候选框（candidatebound），然后再根据每一个框的置信度对框进行排序，进而依次计算框与框之间的IoU，以非极大值抑制的方式，来判断到底哪一个是我们真正要找的物体

:YOLO系列输出检测框的左上角和右下角坐标(x1,y1),(x2,y2)一个CNN网络回归预测即可TwoStage:Faster-rcnnMask-Rcnn系列与one-stage相比，多了一步提取候选框

3.特征送入每一类的SVM分类器，判定类别4.使用过回归器惊喜修正候选框位置R-CNN存在的问题：FastR-CNNFastR-CNN算法流程FastR-CNN框架R

简介FasterR-CNN是FastR-CNN的进一步升级，不使用SelectiveSearch（费时，难以用GPU优化），而是将候选框的选取部分通过一个RPN(RegionRroposalNetwork

原理完整R-CNN结构不使用滑动窗口方法(候选框多，费时间）。

论文架构：引文：目标检测的卷积网络发展相关工作（目标候选框、用于目标检测的深度网络）FasterR-CNN结构实验验证（VOC、COCO数据集）结论主体思想在第三部

致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：目标检测系列——开山之作RCNN原理详解近期目标：拥有10000粉丝支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录目标检测系列——FastR-CNN原理详解写在前面候选区域生成完整图像输入网络，候选框投影到特征图得到特征矩阵特征矩阵经

oss+picgo+typora实现步骤及无法上传图片解决方案近期目标：拥有10000粉丝支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录RCNN原理写在前面候选区域生成神经网络提取特征SVM分类器分类回归器修正候选框位置小结参考链接

论文链接：https://arxiv.org/abs/2008.13367源码：https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNet准确地对大量候选框进行排序对于密集物体检测器实现高性能至关重要

R-CNN1.1算法流程（可分为四个步骤）1.2R-CNN算法详解1.2.1候选区域的生成1.2.2对每个候选区域，使用深度网络提取特征1.2.3特征送入每一类的SVM分类器，判定类别1.2.4使用回归器精细修正候选框位置

目标检测任务是计算机视觉领域的一大任务，依据是否有候选框（RegionProposal）大致可以分为两阶段目标检测（Two-stageObjectDetection）与一阶段目标检测（One-StageObjectDetection

的整个架构由四个模块组成：SelectiveSearch，CNN，SVM，BoundingBoxRegression1.SelectiveSearch该模块用于对原始图像“建议出”大约2000个可能为物体的候选框

目标检测算法再理解一、两阶段检测网络1、R-CNN两阶段为：RegionProposal（候选框选取）+Bbox（Boundingbox）特点：使用CNN进行特征提取，相比于传统的来说引入了人CNN；步骤

从论文到代码完成RoIPoolingRoIPooling得到特征图和候选框，就会将候选框投影在特征图，然后停止一次缩放得到大小分歧的特征图，在FasterRCNN中，区域候选框用来预测对象是前景还是背景

SimOTA①通过anchor中心在GT内部以及GT中心点周围2.5个像素范围内的anchor,首先粗筛确定一批候选框②对这批候选框执行SimOTA分配策略，为每个GT动态分配dynamic个候选框，M

Yoloanchor_based系列使用的loss公式如下：公式中：SSS：S×SS×SS×S个网格；BBB：每个网格产生BBB个候选框anchorbox；1

TowardsAccurateFew-ShotObjectDetectionwithAttentiveFeatureAlignment论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.077191出发点&创新点1.1出发点以往的方法使用基于base类数据训练得到的RPN去生成novel类的候选框

网络结构2.3ROIPooling2.4损失函数2.5总结三、FasterR-CNN3.1RPN网络3.2损失函数3.3训练步骤一、REGIONCNN1.1原理滑窗法是一种行之有效的暴力方法，先生成大量的候选框

mac输入法异常，出现两个输入候选框kubectl查看指定pod的最新n行日志一个nginx配置实验网站base64编码后字符串长度变化version输出内容通过stderr输出强大的代码阅读工具sourceinsightmac

其网络结构如图：MaskRCNN网络结构由图中可以看出，其算法步骤为：（1）生成候选框区域。该流程与FasterR-CNN相同，都是使用的RPN（RegionProposalNetwork）。

(有多少类别就有多少个SVM分类器)4、使用回归器精细修正候选框位置R-CNN算法缺陷1、测试速度慢2、训练速度慢，过程繁琐3、训练所需的空间很大FAST-R-CNN算法流程与R-CNN相比，训练时间快九倍

根据readme跑通代码，分析作者代码（先分析网络搭建部分，再分析数据预处理和损失计算，基本掌握，代码和论文结合）R-CNN：SS算法生成候选框，对每个

虽然R-CNN相较于传统方法有了显著的提升，但是R-CNN还有几个明显的弊端：1、训练是多段式的，需要训练几个不同的模型——提取特征的CNN模型，分类用的SVM模型以及精修候选框的回归模型；2、训练时间和空间开销很大

假设有一张28x28的图片，初始向量包含了候选框的坐标信息，左上角（0，0）和右下角（28，28），一开始候选框囊括了整张图片的特征。

双阶段目标验测算法（two-stage），代表算法RCNN系列；先对图像提取候选框，然后基于候选区域做二次修正得到检测点结果，检测精度较高，但检测速度较慢。【单阶

双阶段（候选框提取、分类分开进行）RCNN->FastRCNN->FasterRCNN->Mask-RCNN单阶段yolov1（2016cvpr）->ssd(2016eccvoral)->yolov2（

结合做目标定位R-CNN存在的问题FastR-CNN算法流程一、R-CNN算法流程一张图像生成1K-2K个候选区域对每个候选区域使用深度网络提取特征特征送入每一个的SVM分类器，判别是否属于该类使用回归器精细修正候选框位置边界框回归器输出对应

Arbitrary-OrientedSceneTextDetectionviaRotationProposals链接：https://arxiv.org/abs/1703.01086创新：应该是第一个基于RPN架构引入旋转候选框实现任意方

最近换了idea,用着还是挺好的,可是很快就出现了惊天BUG,输入中文时候选框出现在右下角,这让我时不时打错东西,不多说了下面上解决方案:找到idea安装目录,删除jre64目录下的bin目录和lib目录

2K个候选区域（采用SelectiveSearch方法）特征提取：对每个候选区域，使用深度卷积网络提取特征（CNN）类别判断：特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类位置精修：使用回归器精细修正候选框位置

图像处理的交并比（IoU）交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidatebound）与原标记框（groundtruthbound

它是2016年中国科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速

构图智能裁图基于美感数据集和改进的Alexnet-SPP的显著性检测部分代码下载地址：下载地址实现思路和流程图1.基于显著性数据集，利用Alexnet-SPP回归出图像的显著性区域；2.基于显著性区域生成4x4或者5x5的候选框

EdgeBoxes算法选取候选框FasterR-CNN最根本的目的是在于实现整个目标检测网络的端对端的应用，提高效率。

该算法在FastRcnn基础上提出了RPN候选框生成算法，使得目标检测速度大大提高。

目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selectivesearch）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框

问题表述：ubuntu下使用clion发现使用ubuntu自带的ibus拼音输入两个字符之后候选框就会消失解决办法：卸载ibus及其相关组件，安装fcitx以及谷歌拼音参考文章：ubuntu20.04LTS