ground 第4页

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

YOLO学习记录-读取xml文件并对其修改类名判断ground truth区分大中小目标 s m l

YOLO学习记录-读取xml文件并对其修改类名判断groundtruth区分大中小目标sml代码部分实现功能：我使用的是VOC数据，将现有的数据集进行条件判定重新定义类别名—根据MScoco中smallmediumlarge目标大小的定义进行分类代码部分'''判断大小进行修改标签标准：small(0,32*32]medium:(32*32,96*96]large:(96*96,∞)'''impor

center_pc·2023-01-03 06:23

9.4_anchor

9.4锚框目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truthboundingbox）。

给算法爸爸上香·2023-01-02 16:48

【论文阅读】LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain

LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain文章摘要I.简介II.硬件系统III.轻量级激光雷达里程计和建图A.系统概况B.分割C.特征提取D.激光里程计E.激光建图IV.实验V.总结与讨论本文主要是对LeGO-LOAM论文的一些学习总结，如有不对之处，希望大家提出宝贵的意见，共同进

MIKingZCC·2023-01-01 23:15

endernewton/tf-faster-rcnn：候选框是如何跟真实框（ground truth）对应做bbox回归训练的？

1、在RPN网络里通过1*1预测anchors的偏移(rpn_bbox_pred)；2、在RPN网络里self._proposal_layer()—>proposal_layer_tf—>bbox_transform_inv_tf(anchors,rpn_bbox_pred)来预测anchors的坐标；3、还是在RPN网络里self._anchor_target_layer()—>anchor_t

修行者_Yang·2023-01-01 16:07

coco数据集进行裁剪、数据增强过程中的ground_truth bbox的设定以及变化

目录前言：1.写入json文件时的groundtruthbbox2.导入图片和获取对应的groundtruthbbox3.进行数据增强后，决定了最终的groundtruthbbox前言：数据集的groundtruthbbox是一个重要的部分，在训练过程的开始输入数据会经过一系列的变化，然后才被送入到model中，在这个过程中，groundtruthbbox是怎样对应着数据的变化而相应的改变，从而达

匿名的魔术师·2023-01-01 16:36

目标检测-锚框

目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边界从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truthboundingbox）。

南妮儿·2023-01-01 14:00

anchor——锚框详细介绍与实现

锚框目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truthboundingbox）。

心无旁骛~·2023-01-01 14:43

什么是自监督，自监督和有监督的区别什么是SSL

有监督就是让机器做题目，给他标准答案那无监督可以自己推出来的吧就是没有给标准答案也就是label或者在目标检测里面说是groundTruth什么是Ground-truth，Ground-truth什么意思

：）�东东要拼命·2022-12-28 02:47

YOLOv3计算模型的mAP

一、先测试一下大神的数据，在这里下载：https://github.com/Cartucho/mAP1.解压之后如下图所示：input文件夹里面放的是测试集的ground-truth、模型的测试结果、和测试集

Sagacity_1125·2022-12-26 14:40

【论文笔记】基于GAN的三维医学图像跨模态配准模型 Deform-GAN

模型是无监督的，不需要任何ground-truth或人工标注信息。基于无监督的学习模型

棉花糖灬·2022-12-25 19:10

maskrcnn-benchmark 代码详解之　box_coder.py

１b-box回归（RCNN)假设现有获得的候选框（proposal）为,而基准框（ground-truth）为,我们需要找一种映射方式使得我们选取出来的候选框能够变换成或者

leijieZhang·2022-12-25 14:52

【硬十宝典】——1.0【基础知识】各种“地”—— 各种“GND”

电路图上和电路板上的GND(Ground)代表地线或0线，GND就是公共端的意思，也可以说是地，但这个地并不是真正意义上的地。是出于应用而假设的一个地，对于电源来说，它就是一个电源的负极。

攻城狮冲鸭·2022-12-17 21:16

各种“地”—— 各种“GND”

电路图上和电路板上的GND(Ground)代表地线或0线.GND就是公共端的意思，也可以说是地，但这个地并不是真正意义上的地。是出于应用而假设的一个地，对于电源来说，它就是一个电源的负极。

caomei_hbut·2022-12-17 21:44

动手学深度学习Pytorch Task07

本节课内容目标检测基础、图像风格迁移、图像分类案例1一、目标检测基础锚框目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truthboundingbox

李明朔·2022-12-15 14:16

论文笔记 BIRNet: Brain image registration using dual-supervised fully convolutional networks

由于获得用于训练的ground-truth可能具有挑

GoForer·2022-12-15 14:40

【论文笔记_自蒸馏_2021】GROUND-TRUTH TARGETS DAMPEN REGULARIZATION IMPOSED BY SELF-DISTILLATION

即使是你的老师也需要指导：真实目标抑制了自我蒸馏所施加的正则化。摘要知识蒸馏是一个经典的程序，其中一个神经网络与原始目标一起在另一个网络的输出上进行训练，以便在架构之间转移知识。在自我蒸馏的特殊情况下，网络架构是相同的，已经被观察到可以提高泛化的准确性。在本文中，我们考虑了在核回归设置中自我蒸馏的迭代变体，其中连续的步骤包含了模型输出和地面真实目标。这使得我们能够提供第一个关于在自我蒸馏过程中使用

乱搭巴士·2022-12-14 15:12

Datawhale吃瓜教程-task1学习笔记（第一章和第二章）

模型有时也称为学习器，可看作学习算法在给定数据和参数空间上的实例化，学习过程是为了找出或逼近真相（ground-truth）。除了有示例数据之

___黎明的鱼·2022-12-13 21:58

每天一篇论文 271/365 A Framework for Depth Estimation and Relative Localization of Ground Robots Using Com

AFrameworkforDepthEstimationandRelativeLocalizationofGroundRobotsUsingComputerVision摘要分散式结构中的三维深度估计和相对位姿估计问题是需要多个视觉控制机器人协调的任务中出现的一个具有挑战性的问题。深度估计问题旨在恢复环境的三维信息。相对定位问题包括估计两个机器人之间的相对姿态、感知彼此的姿态或共享感知环境的信息。这

流浪机器人·2022-12-10 03:08

Pytorch的torch.nn.functional.cross_entropy的ignore_index参数作用及验证

https://pytorch.org/docs/master/nn.functional.html#torch.nn.functional.cross_entropy作用ignore_index用于忽略ground-truth

weixin_41321482·2022-12-09 11:24

Resource Management in Space-Air-Ground Integrated Vehicular Networks:SDNControlandAIAlgorithmDesign

摘要：提出了一个基于SDN的SAGVN框架；研究了基于人工智能的技术，以解决SAGVN中棘手的研究问题SAGVN方案和应用远程服务供应和救灾（空间空中主导）；渴望数据的服务提供（空间空中地面集成）SAGVN资源管理中的研究挑战基于SDN的混合和分层控制架构请注意，地面和空中通信系统（如LTE、WiFi和DSRC）通常使用较低频段，而LEO通信网络在较高频段（如Ku波段和ka波段）运行，需要不同的射

唉啵yoyo·2022-12-06 00:38

MACHINE LEARNING FOR SPACE–AIR–GROUND INTEGRATED NETWORK ASSISTED VEHICULAR NETWORK

摘要：1.新型网络架构：天空地综合车辆网络（SAGIVN）2.目前挑战：资源池的管理、异构节点之间的交流转换3.内容：机器学习在SAGIVN中的应用、研究案例：SAGIVN中基于联邦强化学习的交通卸载方案SAGIN协助车辆网络1.太空网络部分LEO：针对目标区域内的车辆网络的低延迟通信服务GEO：为车辆提供实时定位，并协助调度车辆行驶路线。2.天空部分无人机：忽略地面交通堵塞，将数据包从车辆传输到

唉啵yoyo·2022-12-06 00:08

IOU代码详细解释

定义：测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准图像理解：Ground-truthboundingbox:地面测量真实边界框（绿色）Pridictedboundingbox：预测值边界框（红色）计算公式

ning469·2022-12-05 00:16

目标跟踪 | OTB评估指标（评估目标跟踪算法）

转自：https://www.jianshu.com/p/b49a9e3afec9OTB可以用来衡量你的目标跟踪算法好坏，它包含一些benchmark结果，打好标记（即ground-truth.txt)

lovetaozibaby·2022-12-04 00:42

人群计数-python生成人群密度图

人口密度图生成过程总共分为两部分1.利用坐标数据mat文件生成点注释-ground_truth图2.利用gaussian_filter函数生成人口密度图数据集介绍：这里我们采用UCF-QNRF_ECCV18

极骇·2022-12-03 22:14

【论文解析】FiG-NeRF: Figure-Ground Neural Radiance Fields for 3D Object Category

FiG-NeRF:Figure-GroundNeuralRadianceFieldsfor3DObjectCategory内容速览方法Setup2Preliminaries3目标和背景分割4ObjectsasDeformedTemplateNeRFs5损失函数结果内容速览我们研究了使用神经辐射场(NeRF)从输入图像集合中学习高质量的3D对象类别模型。我们可以同时将前景对象从不同的背景中分离出来。

_Summer tree·2022-12-02 23:30

[论文研读]天天看到的 ground truth，到底是什么意思？

文章目录维基百科中文版StatisticsandmachinelearningICanSeeClearlyNow:ImageRestorationviaDe-Raining维基百科中文版基准真相：(groundtruth)是一个相对概念；它是指相对于新的测量方式得到的测量值，作为基准的，由已有的、可靠的测量方式得到的测量值（即经验证据）。人们往往会利用基准真相，对新的测量方式进行校准，以降低新测量

东皇太一在此·2022-12-01 07:21

在机器学习中，ground truth是什么意思？

维基百科对GroundTruth在机器学习领域的解释是：在机器学习中，“groundtruth”一词指的是训练集对监督学习技术的分类的准确性。这在统计模型中被用来证明或否定研究假设。“groundtruth”这个术语指的是为这个测试收集适当的目标（可证明的）数据的过程。在有监督学习中，数据是有标注的，以(x,t)的形式出现，其中x是输入数据，t是标注.正确的t标注是groundtruth，*错误的

码农邦·2022-12-01 07:51

ground truth的含义

groundtruth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，groundtruthinwikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成为groundtruth。小面是

lubowen1223·2022-12-01 07:19

什么是Ground-truth，Ground-truth什么意思

truth事实真相的意思吧，加了个ground是几个意思地面真相，开啥玩笑，明显就不是。

：）�东东要拼命·2022-12-01 07:49

什么是ground truth(GT)

转自groundtruth的含义groundtruth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，groundtruthinwikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中groundtruth表示有监督学习的训练集的分类准确性，用于证明或者推翻某个假设。有监督的机器学习会对训练数据打标记，试想一下如果训练标记错误，那么将会对测试数据的预测产生影响，因此这里将那些正确打标记的数据成

aoche3999·2022-12-01 07:44

从B导的yolox、yolov7-tiny的标签中提取出来ground truth

原始的test.txt内容如下：提取出来的内容如下：importosif__name__=='__main__':#将每行的内容单独读取到一个列表中withopen('test.txt','r')asf:#这个是Main里面的test.txt内容datalist=f.readlines()data=[]fordindatalist:data.append(d.strip().split())lab

孟孟单单·2022-12-01 07:42

什么是“Ground truth”

OxfordReference就像OxfordReference里定义的：“groundtruth”refersto“thefactsthatarefoundwhenalocationshownonamap,airphotograph,orsatelliteimageischeckedontheground,asvalidationGroundtruth是指：你在查看地图、航空照片或卫星图像上显示

Mark White·2022-12-01 07:11

【ROS】【点云】用ros功能包播放pcd点云文件并地面分割

1.将pcd_play功能包放在当前ros工作空间下2.修改ray_ground_filter.launch的订阅节点//修改“default=”后面的参数，这就是订阅节点3.编译4.启动launch文件先启动

GUNDAM_EXIA_·2022-11-30 02:42

【ROS】【地面分割】

复现代码：https://github.com/lorenwel/linefit_ground_segmentation1.下载代码压缩包https://github.com/lorenwel/linefit_ground_segmentationhttps

GUNDAM_EXIA_·2022-11-30 02:41

《LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-OptimizedLidar Odometry and Mapping on Variable Terrain》论文精读

【摘要】我们提出了一种轻型的、基于地面优化的激光雷达里程计与建图方法，LeGO-LOAM，用于地面车辆的实时六自由度姿态估计。LeGO-LOAM是轻量级的，因为它可以在低功耗嵌入式系统上实现实时姿态估计。LeGO-LOAM是基于地面优化的，因为它在其分割和优化步骤中利用了地面平面的存在。我们首先应用点云分割来过滤噪声，以及特征提取来获得独特的平面和边缘特征。然后采用两步LM优化方法，利用平面和边缘

avenger_fang·2022-11-28 03:49

论文阅读：Evaluating explanation without ground truth in interpretable machine learning

https://arxiv.org/abs/1907.06831YangF,DuM,HuX.Evaluatingexplanationwithoutgroundtruthininterpretablemachinelearning[J].arXivpreprintarXiv:1907.06831,2019.0Abstract可解释机器学习（IML）在许多现实世界的应用中变得越来越重要，例如自动驾驶

LET IT BE·2022-11-27 13:12

人脸识别中的Training set, Gallery set 和 Probe set

Trainingset：训练模型用的数据集；Galleryset：ground-truth的人脸库，用来与Probeset中的人脸图比对；Probeset：待验证的人脸库，与Galleryset的

小菊花0.0·2022-11-27 01:57

2018 BMVC之GAN+seg：Adversarial Learning for Semi-Supervised Semantic Segmentation

AdversarialLearningforSemi-SupervisedSemanticSegmentation当前的问题及概述：现有的鉴别器大都在图像层次上对输入图像进行真伪分类训练，而我们设计了一种全卷积的鉴别器，在考虑空间分辨率的情况下，从ground-truth

用GAN得有GPU·2022-11-25 22:54

YOLOV5学习笔记（九）——损失函数

FocalandefficientIOUlossforaccurateboundingboxregression3、目标置信度损失目标置信度损失由正样本匹配得到的样本对计算，一是预测框中的目标置信度分数p0，二是预测框和与之对应的目标框的iou值piou，其作为ground-tr

桦树无泪·2022-11-25 10:24

ROS_GAZEBO建模移动小车-----mybot_gazebo

一、launch二、worldmodel://willowgaragemodel://ground_planemodel://sun4.927360-4.3766103.7400800.0000000.2756432.356190orbit

@想念你的笑·2022-11-25 02:43

机器人编程按时巡线_ros机器人编程实践（12.2）- 用turtlebot仿真巡线机器人

的地板首先我们需要设计一个gazebo的地板，这里感谢前辈的回答：参考问答第一步：在home目录下ctrl+h显示隐藏文件第二步：在.gazebo文件夹创建如下文件夹mkdir~/.gazebo/models/my_ground_planemkdir-p

刘子栋·2022-11-25 02:11

【目标检测】概念理解：region proposal、bounding box、anchor box、ground truth、IoU、NMS、RoI Pooling

最近刚接触图像识别，理解一些概念十分困难，尤其是动不动就冒出个看不懂的英语，让人抓狂。查了不少资料后做一个总结并加上一些自己的理解，理解若有误，烦请大家指出，相互学习。本文主要对regionproposal、anchorbox、boundingbox、boundingboxregression、groundtruth、IoU、NMS、RoIPooling这些名字进行解释，随后附上RCNN、Fast

kentocho·2022-11-24 23:25

目标跟踪的评价指标

目标跟踪的评价指标一、单目标跟踪的评价指标1.Precisionplot追踪算法估计的目标位置（boundingbox）的中心点与人工标注（ground-truth）的目标的中心点，这两者的欧式距离小于给定阈值的视频帧的百分比

ineclipse·2022-11-24 13:56

深度学习： ground truth 解释

一、解释一就是参考标准，一般用来做errorquantification比方说要根据历史数据预测某一时间的温度，groundtruth就是那个时间的真实温度。error就是(predictedtemperature-realtemprature)。Groundtruth当然还可以用来做reinforcementlearning，就是在学习中加入奖励机制。比方说程序的输出越接近groundtruth

南淮北安·2022-11-23 19:03

RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、MaskRCNN目标检测

R-CNN训练阶段：CNN训练是在imagenet上预训练好的，迁移进行fine-tuning训练，将最后一层替换为N类+1背景类输出，fine-tuning时正负样本选择：将与ground-truth

S L N·2022-11-23 17:30

pytorch用FCN语义分割手提包数据集(训练+预测单张输入图片代码)

trainingdata(https://github.com/yunlongdong/FCN-pytorch-easiest/tree/master/last)，放到bag_data文件夹下ground-truthlabel

ZJE_ANDY·2022-11-23 16:49

深度学习中的IoU概念理解

为了可以使IoU用于测量任意大小形状的物体检测，我们需要：1.ground-truthboundingboxes（人为在训练集图像中标出要检测物体的大概范围）

Hzt_dreamer·2022-11-23 10:55

maskrcnn里面的ground truth来历

基于区域的卷积神经网络基于区域的卷积神经网络（R-CNN）是FasterR-CNN工作流的最后一步。从图像上获得卷积特征图之后，用它通过RPN来获得目标建议并最终为每个建议提取特征（通过RoIPooling），最后我们需要使用这些特征进行分类。R-CNN试图模仿分类CNNs的最后阶段，在这个阶段用一个全连接层为每个可能的目标类输出一个分数。R-CNN有两个不同的目标：1.将建议分到一个类中，加上一

向前看sf→→→·2022-11-23 09:10

推荐频道

ground