bounding

锚框(anchor box)/先验框(prior bounding box)概念介绍及其生成

一.锚框(anchorbox)/先验框(priorboundingbox)在众多经典的目标检测模型中，均有先验框的说法，有的paper(如FasterRCNN)中称之为anchor(锚点)，有的paper(如SSD)称之为priorboundingbox(先验框)，实际上是一个概念，特此说明。1.锚框的作用对于目标检测任务，有这样一种经典解决方案：遍历输入图像上所有可能的像素框，然后选出正确的目标
是苍啊！·2023-02-03 23:11

非极大值抑制算法总结（NMS, soft-NMS）

标准非极大值抑制-NMS标准NMS算法的流程：1.首先对需要进行抑制的同类别bounding-box
ChaoMartin·2023-01-30 13:11

yolov5 的检测结果存为LabelMe的格式

0a8f1803ae7a0d65c5dd5561167e6a30Datumaro19201080行人框(属性)00no0bounding_box11042431291605行人框(属性)00no1bounding_box163924117093342
CV-deeplearning·2023-01-26 13:31

【目标检测】【边界框回归】Bounding-Box regression

最近开始看目标检测的论文，第一篇为R-CNN论文，是两阶段目标检测的开山奠基之作。论文中的损失函数包含了边界框回归，且在R-CNN论文里面有详细的介绍。一、为什么要做边界框回归？对于上图，绿色的框表示GroundTruth，红色的框为SelectiveSearch提取的RegionProposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准（IoUP(Px,Py,Pw,Ph)P(
旅途中的宽~·2023-01-25 12:35

边框回归(Bounding Box Regression)详解

博文传送门作者详细的解释了边界框回归的相关问题1.为什么要边框回归？2.什么是边框回归？3.边框回归怎么做的？4.边框回归为什么宽高，坐标会设计这种形式？5.为什么边框回归只能微调，在离GroundTruth近的时候才能生效？代码：（取自MDNet）classBBRegressor():def__init__(self,img_size,alpha=1000,overlap=[0.6,1],sca
飞天小女侠~·2023-01-25 12:05

Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

精确物体检测的不确定边界框回归——KL损失（解读）(源论文)损失模型KL损失的网络架构用于评估本地化信心。与两级检测网络的标准FastR-CNN头不同，我们的网络计算标准偏差和边界框位置，这在我们的回归损失kl损失中被考虑到。模型个人理解：模型的三个分支，分别是：Class：是图像的类别Box：是预测的框Boxstd：是预测框的四个坐标（左上角和右下角两个点的四个坐标）与真实框之间的标准差，即坐标
肥羊汤·2023-01-25 12:33

边界框回归（Bounding-Box regression）的实质——平移与缩放

对于窗口一般使用四维向量(x,y,w,h)来表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于图2,红色的框P代表原始的Proposal,绿色的框G代表目标的GroundTruth，我们的目标是寻找一种关系使得输入原始的窗口P经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G^。边界框回归的实质就是平移+缩放。每一张图对应着一个最优变换：我们希望d无限逼近t！！求出最优的四个参数：训练的过程就是学习权重w，得
你心·2023-01-25 12:33

目标检测中的边框回归（Bounding Box Regression）

目标检测中的边框回归（BoundingBoxRegression）文章目录目标检测中的边框回归（BoundingBoxRegression）前言一、边框回归是什么？前言如下图所示，绿色的框表示真实值GroundTruth,红色的框为SelectiveSearch提取的候选区域/框RegionProposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)，这张图也相
AI视觉Daily·2023-01-25 12:32

【目标检测】|Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

CVPR2019检测框不确定性github：https://github.com/yihui-he/KL-Loss论文原址：https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdfBoundingBoxRegressionwithUncertaintyforAccurateObjectDetectionzhangxiangyu提出问题真值框本身的模糊性和不确定性1.gt框本身有歧义
rrr2·2023-01-25 12:02

Distance-IoU Loss_ Faster and Better Learning for Bounding Box Regression

IoUloss和GIoUlossIoU丢失只在边界盒有重叠时起作用，对于不重叠的情况不提供任何移动梯度。于是提出了GIoU。其中C是覆盖B和Bgt的最小bbox。由于引入惩罚项，在不重叠的情况下，预测框会向目标框移动。但在这种情况下GIoUloss会退化成IoUloss。由于严重依赖IoU项，GIoU经验上需要更多的迭代来收敛，特别是水平和垂直边界框。目前最先进的检测算法通常不能很好地收敛GIoU
名字不如叫摸鱼·2023-01-25 12:02

Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection 论文

这篇论文发表在2019CVPR上，旨在解决人工标注有遮挡，不明确信息（如上图所示）带来的目标检测算法性能降低的问题。论文的主要新颖点：1.使用KL散度替换smoothL1loss2.对soft-NMS的后续处理中采用varvoting的方式，来预测候选框的位置为什么这样做，论文中指出使用KL散度(1)可以成功地捕获数据集中的歧义。包围盒回归器在包围盒不明确时损失较小。(2)学习的方差在后处理过程中
夏夏今天学习了吗·2023-01-25 12:01

py-faster-rcnn源码解读（二）边框回归原理　Bounding Box Regression

刚开始的时候不知道anchor到底有什么用，知道对比了RCNN中边框回归才发现。先从RCNN说起一、RCNNrcnn在第一步采用SS得出了大约２０００多个候选区域（regionproposal)，用来进行训练和边框回归。这里不在详述边框回归的原理了。具体可以看边框回归这个链接。rcnn中采用候选区域（第一个生成的）加上ＧroundTruth进行回归。就好比现行回归中我们输入的是一对坐标，经过得到预
ypp1·2023-01-25 12:01

Bounding box regression 边框回归

边框回归用的是相对坐标差Regression，即回归，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程，并对今后因变量的变化进行预测。举个简单的例子：给定一堆点(x,y)，然后根据这些点拟合出一条线(一个函数)，之后再给定一个x，那我们就可以预测出对应的y的值。那在目标检测中，为什么会需要回归呢？请看下图，红色的框是使用selectivesearch提取
hxxjxw·2023-01-25 12:29

Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression

性能优于EIOU、FocalLoss、CIOU等，直接替换大多数检测网络中的原损失函数，均涨点明显！如PAA、ATSS和RetinaNet等。注：文末附【目标检测】交流群FocalandEfficientIOULossforAccurateBoundingBoxRegression作者单位：华南理工大学,地平线,中科院(谭铁牛等)论文：https://arxiv.org/abs/2101.0815
Amusi（CVer）·2023-01-25 12:58

边界框回归(Bounding Box Regression)详解

链接:https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438.https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438
划水的鱼儿·2023-01-25 12:57

边界框回归 Bounding-Box Regression

文章目录边界框回归（Bounding-BoxRegression）一、边界框回归简介二、边界框回归细节三、相关问题思考1.为什么使用相对坐标差?2.为什么宽高比要取对数?
WHS-_-2022·2023-01-25 12:26

Apollo 7.0——percception：lidar源码剖析（万字长文）

文章目录组件启动实现组件类实现组件头文件实现组件源文件设置配置文件启动组件激光感知目录结构源码剖析detection——initInitAlgorithmPlugindetection——Proc点云预处理高精地图定位信息获取障碍物检测障碍物边框构建Bounding_box
令狐少侠、·2023-01-19 03:49

Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.04388论文代码：https://github.com/implus/GFocal一阶段检测器基本将目标检测定义为密集的分类和定位(即包围框回归)。分类通常采用FocalLoss优化方法，锚框定位通常在狄拉克分布下学习。一阶段检测器最近的一个趋势是引入单个预测分支来估计定位质量，其中预测的质量有助于分类，从而提高检测性能。本文探讨了
小小小~·2023-01-17 08:48

【目标检测】在图像上画bounding box框，生成带真实标签gt的图片

【目标检测】在图像上画boundingbox框，生成带真实标签gt的图片问题/Motivation数据格式用到的库实际代码`结果展示问题/Motivation在制作完数据集后，想看一下制作的boundingboxes准确度如何，因此这里使用opencv，实现批量在图片上绘制bboxes。数据格式主要包括以下两种格式的数据：a.以字典形式存储的所有图片的gt数据；b.图片：名称为052736.png
撞击坑死你·2023-01-14 16:01

理解与总结:YOLOv1中候选框(Bounding Box或者Predict Box)——纯文字真的很干

各位CV伙伴估计已经看了很多网上许多关于YOLO1的博客，在这里我推荐路过的朋友可以参考以下链接，有一定基础再来看我的这个博客。因为我参考了前人的知识再做的总结，有些小的基础的概念没有详细解释。参考链接：https://www.jianshu.com/p/cad68ca85e27【YOLOv1中的B-BOX理解】1.RCNN提出了候选区(RegionProposals)的方法，先从图片中搜索出一些
+7·2023-01-14 13:48

Python和OpenCV相结合实现相关录屏功能

importtimeimportnumpyasnpfrommssimportmssimportcv2//定义窗口位置和大小bounding_box={'top':66,'left':0,'width':
xiaozhi_小志·2023-01-13 11:14

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

广义相交：边界框回归损失度量（解读）（原论文）IoU不能作为损失函数的原因:IoU在边界框与坐标轴对齐的情况下，可以用作回归损失。但是存在一种情况，当预测框与真实框不重叠的情况下，用IoU作为损失函数是不可行的。因为IoU是预测框A与真实框B的交并比，即IoU=|A∩B|/|A∪B|，如果预测框与真实框不重叠，那么A∩B=0，则IoU=0。此时继续进行迭代，剃度为0，不能优化参数，该损失函数完全失
肥羊汤·2023-01-12 07:18

deepstream 实现截取图像返还

defdraw_bounding_boxes(image,obj_meta,confidence):confidence='{0:.2f}'.format(confidence)rect_params=
foodie_psy·2023-01-08 10:01

为什么bounding box线性回归用中心点和尺度比例回归

只有当Proposal和GroundTruth比较接近时(线性问题),我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型,否则会导致·训练的回归模型不work(当Proposal跟GT离得较远,就是复杂的非线性问题了,此时用线性回归建模显然不合理)。而我们要让预测GT与标定GT之间的差值最小,
AIchiNiurou·2023-01-03 08:59

一些单词：bounding box VS ground truth

http://shartoo.github.io/RCNN-series/boundingbox：你的答案groundtruth：标准答案IoU：交并比NMS：非极大抑制，只保留极大值RoI：aregionofinterest，感兴趣区域multi-taskloss：多任务损失函数，是什么？是因为同时计算分类和回归两个才叫多任务的吗？SPP：空间金字塔池化,如何实现的？
轮子去哪儿了·2023-01-03 08:58

【目标检测】grid cell、bounding box、ground truth的含义

记录几个名词解释，如果有表达不准确或不充分的地方欢迎指正。gridcell就相当于划分好的网格，比如说YOLOv1是将图片分成7*7的网格，然后这49个网格每个网格就是一个gridcell。boundingbox对于YOLOv1而言就相当于在一个girdcell上面生成的两个预测框，这两个预测框就是boundingbox。groundtruth在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练
Cul_accino·2023-01-03 08:25

9.3_bounding-box

9.3目标检测和边界框在前面的一些章节中，我们介绍了诸多用于图像分类的模型。在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（objectdetection）或物体检测。目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶里，我们
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:18

(NeurIPS 2019) Learning Object Bounding Boxes for 3D Instance Segmentation on Point Clouds

Abstract我们提出了一种新颖的、概念上简单的通用框架，用于在3D点云上进行实例分割。我们的方法称为3D-BoNet，遵循每点多层感知器(MLP)的简单设计理念。该框架直接回归点云中所有实例的3D边界框，同时预测每个实例的点级（point-level）mask。它由一个主干网络和两个并行网络分支组成，用于1）边界框回归和2）点mask预测。3D-BoNet是单阶段、anchor-free和端到
fish小余儿·2022-12-31 10:28

3D bounding box网络简化

3Dboundingbox网络简化原始网络vgg19（出来512x7x7）加三个分支的全连接网络。修改先采用resnet19替换vgg19直接采用tochvision的resnet19网络和预训练模型，注意预训练网络是一个完整的resnet网络，网络最后两层包括一个池化层和一个全连接层，我们是不需要的所以要删去网络的最后两层。importtorchvision.modelsasmodelsresn
一眼半年·2022-12-28 01:02

MP：行为预测骨架的归一化操作

原始版本importnumpyasnp#TODOdefnormalise_bounding_box(trajectory_coordinates,video_resolution):trajectory_length
FakeOccupational·2022-12-26 21:51

目标检测——Bounding-Box-Regesison

Bounding-Boxes-RegressionWhat&Why？
FufuHhuhu·2022-12-25 14:27

【论文理解】RCNN 的 Bounding-Box regression （回归器）

全文转载别人，总结各位大神的内容，以方便自己学习记载，能帮到别人更好了。如有侵权，请联系立即删除。为什么要边框回归？对于上图，绿色的框表示GroundTruth,红色的框为SelectiveSearch提取的RegionProposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)，那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。如果我们能对红色的框进行微调，使得经过微调后
dlut_yan·2022-12-25 14:27

R-CNN：Bounding-Box 回归

为什么要使用Bounding-Box回归？使用Bounding-Box回归是R-CNN对目标准确定位的关键，能够通过微调的方式减小预测窗口与GroundTruth之间的误差。
君莫笑9102·2022-12-25 14:57

Bounding Box是怎么得到的-RCNN目标检测初探

近期在学习目标检测，此前对于BoundingBox一直心存疑惑：a.BoundingBox是怎么被神经网络预测出来的？b.卷积神经网络除了能够对图像分类，还可以预测出图像中物体的边界吗？c.如果可以预测边界，为什么这个边界不是物体的轮廓，而是一个矩形呢？带着这些问题，阅读了R-CNN[1]，R-CNN的步骤如下：1.训练阶段：1.1预训练AlexNet使用ILSVRC-2012预训练AlexNet
rock4you·2022-12-25 14:26

【论文理解】R-CNN 之预测框回归（Bounding box regression）问题详述

本文就R-CNN论文精读中的预测框回归（Boundingboxregression）问题进行详细讨论。R-CNN将候选框提取出来的特征向量，进行分类+偏移预测的并行处理。偏移预测即预测框回归（Boundingboxregression）问题，我们需要将生成的候选框进行位置、大小的微调。（图摘自b站up“同济子豪兄”的R-CNN论文解读）我们需要思考这样一个问题：为什么加入这一个Regression
takedachia·2022-12-25 14:26

maskrcnn-benchmark 代码详解之　box_coder.py

其主要针对的是RCNN和fasterRCNN中的Bounding-boxregression部分的操作。
leijieZhang·2022-12-25 14:52

目标检测之 RCNN-Bounding-box 回归分析

RCNN进行目标检测时，采取候选区域算法，得到2000个候选区域，并依次放入CNN中进行特征提取预测类别与位置。初步理解下图中的红色框即为候选框，绿色框为人工标注真实框。（为了便于初步分析与理解，此过程将预测框与真实框重合）原理上，从候选框不准确位置到预测框的真实位置，可通过下列公式得到：Gx=Δx+PxGy=Δy+PyGw=Δw∗PyGh=Δh∗PhG_x=\Deltax+P_x\\G_y=\D
德林恩宝·2022-12-25 14:20

Pytorch---Pytorch使用内置的目标检测算法进行目标检测

importosimportnumpyasnpimporttorchimporttorchvisionfromPILimportImagefromtorchvision.utilsimportdraw_bounding_boxesimportmatplotlib.pyplotasplt
水哥很水·2022-12-24 19:54

论文阅读笔记 之 3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry

目录一、解决的主要问题二、预备知识三、论文内容：四、CNN估计3Dbox参数：4.1偏航角回归4.2网络结构4.3损失函数4.3.1回归角度部分的损失函数4.3.2尺寸回归部分的损失函数五、实验5.1数据增强5.2结果展示发表时间及期刊/会议:2017CVPR论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.00496一、解决的主要问题单目图像实现3D目标检测已有条件/输入：相机的内
流觞时光·2022-12-22 23:04

目标检测--边界框（bounding box）解析

用于学习参考，源自：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438/
Robot-G·2022-12-19 23:36

0x00000008 目标检测（Object detection with Bounding Box）常用指标AP和mAP及其计算方法源码阅读（pycocotools）

文章目录1.背景和讨论范围约束2.从分类任务指标到目标检测指标3.VOC比赛中AP指标计算VOC07（11点插值：N-PointInterpolation,N=11）VOC10（全点插值，all-pointinterpolation）：4.COCO中源码目标检测指标计算指标简介源码阅读References:1.背景和讨论范围约束目标检测任务是计算机视觉中的基础任务。一般情况下，目标检测任务是要求将
0xCCCC·2022-12-19 19:11

Fast R-CNN 论文 笔记 及 源码解读

然后，使用SVMs来训练，最后，使用bounding-boxregressor。
zhoujunr1·2022-12-18 08:00

timm.data-------tf_processing

timm.data-------tf_processing模块函数理解distorted_bounding_box_crop1.源码阅读2.参数理解_decode_and_random_crop1.源码阅读
alien丿明天·2022-12-17 11:42

【目标检测】边框回归(Bounding Box Regression)详解

转载来源：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438Bounding-Boxregression最近一直看检测有关的Paper
zhw864680355·2022-12-13 09:02

Bounding-box Regression深度解析

在R-CNN以及之后的系列文章中，都有Bounding-boxRegression的使用，甚至到了MV3D等等的3DBounding-boxRegression,其思想都是来源于最基础的BbRegression
williamyi96·2022-12-13 09:31

bounding box regression讲解

简介bbox回归指的是使用变换的方法，将当前预测的bbox进行变换，使其更加接近gtbox。对于一般的bbox，可以由x,y,w,hx,y,w,h4个变量进行表示，将我们的目标抽象为给定原始的proposalPP，将groundtruthbox记为GG，我们希望能够找到一个变换关系，使得原始框可以映射得到一个更接近gtbox的回归窗口G^G^。具体做法首先进行平移，之后再进行缩放，具体公式如下G^
littletomatodonkey·2022-12-13 09:57

3d bounding box 标注工具

3dboundingbox标注工具3d-bat/257starpoint-cloud-annotation-tool/266starSUSTechPoints/131starLabelHub3d-bat/257starhttps://github.com/walzimmer/3d-batgithub写明了标注流程方法。支持PCD点云渲染和基本立方体标注功能的标注工具.https://arxiv.o
我想静静，·2022-12-07 19:45

关于SIoU《SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression Zhora Gevorgyan 》的一些看法及代码实现

最近很多公众号都在推这篇文章，但是我在阅读的过程中产生了一些问题，由于代码未开源，理解可能不正确，因此先记录一下，等开源之后对照代码再更深地去理解，也希望如果有大佬看见这篇文章的时候，能对我不成熟的看法给予一些意见。文章实验的最终损失函数计算如下：其中LclsL_{cls}Lcls是用了focalloss，WboxW_{box}Wbox和WclsW_{cls}Wcls权重参数是根据遗传算法计算得来
optimistic丶中·2022-12-05 00:18

CVPR2019:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

摘要IntersectionoverUnion(IoU)isthemostpopularevaluationmetricusedintheobjectdetectionbenchmarks.However,thereisagapbetweenoptimizingthecommonlyuseddistancelossesforregressingtheparametersofaboundingbox
东升董事长·2022-12-03 15:17

YOLO V7 detect.py运行后图像没Bounding Box问题解决方案

本来以为电脑有啥问题，查了一下可能用half这个GPU加速导致转完数据都变成NAN了。原因参考如下：pytorch半精度half计算loss得到nan的可能解决方法_York1996的博客-CSDN博客原问题1.可以使用cpu去跑用下面这句。pythondetect.py--weightsyolov7.pt--conf0.25--img-size640--devicecpu --sourceinf
王多头发·2022-11-27 08:49
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