anchor

【FasterRCNN】边框回归(Bounding Box Regression)详解

目录1Convlayers2RegionProposalNetworks(RPN)2.1多通道图像卷积基础知识介绍2.2anchors2.3softmax判定positive与negative2.4boundingboxregression
mjiansun·2022-08-16 07:48

Faster RCNN源码解读3.1-_region_proposal() 筛选anchors-_proposal_layer()（核心和关键2）

FasterRCNN复现FasterRCNN源码解读1-整体流程和各个子流程梳理FasterRCNN源码解读2-_anchor_component()为图像建立anchors（核心和关键1）FasterRCNN
业余狙击手19·2022-08-16 07:17

faster rcnn代码解读（五）proposal_layer

pytorch_fast-er_rcnnhttps://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch之前的rpn_head主要是为了获取featuremap分类的fg/bg的anchor
shchojj·2022-08-16 07:09

【tensorflow + Faster RCNN】anchor_target_layer、proposal_target_layer、proposal_layer

接在tensorflow+fasterrcnn代码理解（一）：构建vgg前端和RPN网络之后，对于每张输入图像（600×800）RPN会产生17100个anchor，构建RPN后会输出4个tensor，
Mr_health·2022-08-16 07:06

Faster RCNN超详细入门 02网络细节与训练方法 （anchors，RPN，bbox,bounding box，Region proposal layer……）

AbstractIntroductionRelatedWorkRegionProposalNetworkExperimentsConclusion网络架构以VGG网络为例：共享卷积层Convlayers网络细节具体实现Anchors1
湘粤Ian·2022-08-16 07:31

OpenCV学习笔记（4）- imgproc组件

线性滤波：方框滤波、均值滤波、高斯滤波方框滤波：boxFilter()voidboxFilter(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,Sizeksize,Pointanchor
海海不是嗨嗨·2022-08-15 00:52

盘点检索任务中的损失函数

Tripletloss先从最经典的三元组loss说起，三元组的构成：从训练数据集中随机选一个样本，该样本称为Anchor，然后再随机选取一个和Anchor属于同一类的样本和不同类的样本,这两
FightingCV·2022-08-12 15:36

【DETR】训练自己的数据集-实践笔记

DetectionwithTRansformers)训练自己的数据集-实践笔记&问题总结DETR(DetectionwithTRansformers)是基于transformer的端对端目标检测，无NMS后处理步骤，无anchor
暮已深·2022-08-11 06:57

Pytorch机器学习（八）—— YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进

YOLOV5中NMS非极大值抑制与DIOU-NMS等改进前言一、NMS非极大值抑制算法二、Hard-NMS非极大值代码三、DIOU-NMS四、soft-NMS前言在目标检测的预测阶段时，会输出许多候选的anchorbox
lzzzzzzm·2022-08-10 07:11

非极大值抑制(nms)算法详解[python]

在现有的基于anchor的目标检测算法中，都会产生数量巨大的候选矩形框，这些矩形框有很多是指向同一目标，因此就存在大量冗余的候选矩形框。非极大值抑制算法的目的正在于此，
智能血压计·2022-08-10 07:11

NMS(非极大值抑制)算法 -- 理论、代码

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。
_天涯__·2022-08-10 07:09

Unity之UI （一）

）ScreenSpace-Camera（3）WorldSpace3.PixelPerfect二、基本布局1.矩形工具2.矩形变换(RectTransform)3.大小与缩放4.枢(Pivot)5.锚(Anchors
番茄炒蛋鱼香肉丝·2022-08-09 21:55

Unity3D通过拖拽UI的四个角伸缩UI

下图为UI的层级结构，Anchors下的四个物体为UI的四个角，注意物体的锚点要设置成对应的位置，而Communication的锚点要设置为stretch、stretch具体代码如下：usingSystem.Collections
@疯子不疯·2022-08-09 21:25

【论文汇总】2D目标检测文章汇总，持续更新

记录自己比较感兴趣的2D目标检测文章1.模型架构相关DatePub.TitleCode2022ECCVObjectBox:FromCenterstoBoxesforAnchor-FreeObjectDetectionhttps
是王同学呀·2022-08-09 09:13

yolov5核心代码: anchor匹配策略，compute_loss和build_targets理解

yolov5核心代码理解:anchor匹配策略-跨网格预测，compute_loss(p,targets,model)和build_targets(p,targets,model)理解本文主要讲述yolov5anchor
月光下的小白菜·2022-08-09 09:01

yolov5 build_targets()

#这里na为锚框种类数nt为目标数这里的na为3，nt也为3na,nt=self.na,targets.shape[0]#numberofanchors,targets#类别边界盒索引锚框tcls,tbox
打团小能手·2022-08-09 09:00

yolov5代码详解-build_targets(p, targets, model)

build_target函数是将box标签和anchor进行匹配，其中FPN特征图为三层，分别为降采样8，16，32，代码展示与解释如下：defbuild_targets(p,targets,model
wapp000·2022-08-09 09:51

YOLOV5源代码学习之build_targets()函数

build_targets()函数的作用：找出与该gtbox最匹配的先验框（anchor）下面的代码调试均是将train函数中的batchsize设置为2进行的，且每张数据集图片中只有一个目标为了更方便直观的理解代码
想成为书呆子·2022-08-09 09:47

【玩转yolov5】之anchor匹配策略(build_targets)分析(2)

接上篇yolov5之anchor匹配策略(build_targets)分析(1)gxy=t[:,2:4]#gridxygxi=gain[[2,3]]-gxy#inverse#这两个条件可以用来选择靠近的两个邻居网格
昌山小屋·2022-08-09 09:17

【玩转yolov5】之anchor匹配策略(build_targets)分析(1)

这里我们实际推演一下yolov5训练过程中的anchor匹配策略,为了简化数据和便于理解，设定以下训练参数。
昌山小屋·2022-08-09 09:17

【代码解读】超详细，YOLOV5之build_targets函数解读。

即每一个bbox，正对于任何一个输出层，都可能有anchor与之匹配。该函数输出的正样本框比传入的GT数目要多。当
是王同学呀·2022-08-09 09:46

深度学习（三十七）——CenterNet, Anchor-Free, NN Quantization

CenterNetCenterNet是中科院、牛津、HuaweiNoah’sArkLab的一个联合团队的作品。（2019.4）论文：《CenterNet:KeypointTripletsforObjectDetection》上图是CenterNet的网络结构图。正如之前提到的，框对于物体来说不是一个最好的表示。同理，Corner也不是什么特别好的表示：绝大多数情况下，Corner同样是远离物体的。
antkillerfarm·2022-08-09 07:37

盘点检索任务中的损失函数

Tripletloss先从最经典的三元组loss说起，三元组的构成：从训练数据集中随机选一个样本，该样本称为Anchor，然后再随机选取一个和Anchor属于同一类的样本和不同类的样本,这两
·2022-08-08 15:21

PP-YoLoE | PP-YoLov2全面升级Anchor-Free，速度精度完美超越YoLoX和YoLov5

2203.00555.pdf源代码：https://github.com/microsoft/unilm计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GPP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free
计算机视觉研究院·2022-08-08 07:11

nanodet阅读：（2）正负样本定义(ATSS)

一、前言本篇博客主要是ATSS部分，这部分个人认为是核心之一，毕竟正负样本的选择很重要，ATSS论文证实，anchor-based和anchor-free性能差异的根本原因在于正负样本的定义，好的正负样本定义方法能在很大程度上降低模型对
tang-shopping·2022-08-06 07:30

nanodet阅读：（1）概述

一、前言出于某些需要，阅读一下anchor-free模型的代码，因为之前用过nanodet，对其印象深刻，所以重温一下代码。好记性不如烂笔头，多记录、多总结、多分享。
tang-shopping·2022-08-06 07:59

PaddleDetection-YOLOv3模型结构解析（二）

modeling/head/yolo_head.py源码解析：在yaml的配置：/configs/_base_/models/yolov3_darknet53.yml'''YOLOv3Head:#初始化anchors
无情铁铲·2022-08-05 09:02

史上最全采样方法详细解读与代码实现_CARAFE: 轻量级通用上采样算子

之前我们主要研究物体检测（例如HybridTaskCascade，GuidedAnchoring，LibraR-CNN和PrimeSampleAttention），这次尝试跳出单纯的物体检测框架，解决一些通用模块和算子的问题
weixin_39877182·2022-08-04 07:41

简单又有效！神奇的轻量级通用上采样算子CARAFE

之前我们主要研究物体检测（例如HybridTaskCascade，GuidedAnchoring，LibraR-CNN和PrimeS
我爱计算机视觉·2022-08-04 07:34

Fabric v2.3 测试网络 - 脚本分析（三）- 创建通道 - 设置锚节点setAnchorPeer.sh解析

目录1.setAnchorPeer.sh脚本2.configUpdate.sh脚本3.脚本流程梳理1.setAnchorPeer.sh脚本以下是setAnchorPeer.sh脚本，加了一些中文注释#!
瘦身小蚂蚁·2022-08-03 19:10

《ANCHOR：区分 “湖仓一体” 和 “湖仓分体” 的锚》（附全文下载）

引言：随着企业数字化转型进入深水区，越来越多的企业视湖仓一体为数字变革的重要契机，湖仓一体也受到了前所未有的关注。当然，关注度越高市场上的声音也就越嘈杂，很多过时甚至错误的湖仓一体技术和理念不胫而走，很有可能将转型中的企业引入歧途，推高数据孤岛，造成资源浪费甚至错过数字化转型的战略时机。伪湖仓一体自然是我们不愿看到的，而想要理解什么是真正的湖仓一体，则需要对技术背景及其演进历程有清晰的认知，当然这
·2022-08-03 15:08

深度理解感受野（一）什么是感受野？

Introduction经典目标检测和最新目标跟踪都用到了RPN(regionproposalnetwork)，锚框(anchor)是RPN的基础，感受野(receptivefield,RF)是anchor
黑夜里游荡·2022-08-01 07:47

【深度学习概念】感受野

目录前言感受野计算一维二维有效感受野直观理解理论证明有效感受野不同激活函数的有效感受野分布不同训练对有效感受野的影响其他如何有效的对抗感知野的高斯分布思考anchor与感受野如何增大感受野深度学习网络设计中感受野的作用前言感受野是卷积神经网络
doudouwenhui·2022-08-01 07:26

训练yolo时报错RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64个人解决方案

运行YOLOv56.1和yolor的时候，训练都没能正常运行，均出现了如下错误：AutoAnchor:5.00anchors/target,1.000BestPossibleRecall(BPR).CurrentanchorsareagoodfittodatasetImagesizes640train
氯化氢323·2022-07-29 07:09

GA-RPN：Region Proposal by Guided Anchoring 引导锚点的建议区域网络

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1901.03...代码地址：GitHub-open-mmlab/mmdetection:OpenMMLabDetectionToolboxandBenchmark1.RPNRPN即RegionProposalNetwork，是用RON来选择感兴趣区域的，即proposalextraction。例如，如果一个区域的p>0.5，则认为这个区域中可
·2022-07-26 10:17

LaneATT

该方法基于anchor实现，且应用了注意力机制，轻量级版本的推理速度达到250FPS全局信息可能对推断其位置至关重要，特别是在遮挡、缺失车道标记等情况下。
Recursi·2022-07-25 07:11

【深度学习】百度：YOLOX和NanoDet都没我优秀！轻量型实时目标检测模型PP-PicoDet开源...

本文对anchor-free策略在轻量型检测器中的应用进行了探索；对骨干结构进行了增强并设计了一种轻量Neck部件；同时对SimOTA策略与Loss进行了改进。
风度78·2022-07-24 07:13

学习记录：正负样本分配策略之YoloX | SimOTA-简单易懂版

简单易懂版文献阅读和分享目标检测领域趋势正负样本分配策略——SimOTA网络训练（恋爱历程）SimOTA具体流程（中介分配对象流程）一、初步筛选（外貌协会）二、精细筛选（深入接触）个人疑惑文献阅读和分享《BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrai
Double-Zh·2022-07-24 07:34

YOLOV7随记

LeakyReLU,大模型使用SiLU=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
翻开日记·2022-07-22 16:13

YOLOv5网络结构完全解读【源码+手绘网络结构+模块结构】

总体网络结构1YOLO的anchor设定首先，对anchor的产生及检测过程
Marlowee·2022-07-21 12:31

yolov7 网络架构深度解析

在美团yolov6刚出来不到一个月，yolov4的官方人马yolov7带着论文和代码高调现身，迅速霸屏，膜拜下速度和精度：四个字“多快好省”，yolov7依旧基于anchorbased的方法，同时在网络架构上增加
所向披靡的张大刀·2022-07-21 12:20

Keras深度学习实战（15）——从零开始实现YOLO目标检测

Keras深度学习实战（15）——从零开始实现YOLO目标检测0.前言1.YOLO目标检测模型1.1锚框(anchorboxes)1.2YOLO目标检测模型原理2.从零开始实现YOLO目标检测2.1加载数据集
盼小辉丶·2022-07-20 11:48

基于 EasyCV 复现 DETR 和 DAB-DETR，Object Query 的正确打开方式

DETR是最近几年最新的目标检测框架，第一个真正意义上的端到端检测算法，省去了繁琐的RPN、anchor和NMS等操作，直接输入图片输出检测框。
·2022-07-19 11:11

OpenCV学习——图像处理之图像平滑

图像噪声均值滤波均值滤波函数：cv2.blur()函数原型：dst=cv2.blur（src，ksize，anchor，borderType）src：输入图像ksize：卷积核的大小anchor：默认值
_遮云壑_·2022-07-19 07:43

基于PixiJS实现react图标旋转动效

目录什么是PixiJSPixiJS初探PIXI.ApplicationPIXI.Spritesprite.x|sprite.y|sprite.anchor旋转起来什么是PixiJSPixiJS是一个开源的基于
·2022-07-18 16:21

目标检测 Faster-RCNN网络

文章目录1.网络工作流程1.1数据加载1.2模型加载1.3模型预测过程1.3.1RPN获取候选区域1.3.2FastRCNN进行目标检测2.模型结构详解2.1backbone2.2RPN网络2.2.1anchors2.2.2RPN
落花雨时·2022-07-18 13:39

【DeFi】Terra链的 Nexus Protocol

没有Nexus以前，在Anchor质押LUNA、借UST，借出多了，有清算风险；借出UST少了，资金利用率不高。
ceido·2022-07-16 16:28

RPN：Region Proposal Networks (区域候选网络)

生成Anchorsanchor是固定尺寸的bbox。具体做法是：把featuremap每个点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个不同的尺寸和比
·2022-07-15 17:47

三维目标检测中的RPN网络总结

然后RPN网络的目的就是在原图中的各个区域放置anchors。
twn29004·2022-07-15 07:58

人脸检测论文：BlazeFace: Sub-millisecond Neural Face Detection on Mobile GPUs 及其Pytorch实现

pdfPyTorch：https://github.com/shanglianlm0525/BlazeFace1概述BlazeFace算法是作者在MobileNet-SSD目标检测框架下，改进了网络结构、anchor
mingo_敏·2022-07-14 21:31
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