YOLOv3沒有太多的創(chuàng)新，主要是借鑒一些好的方案融合到Y(jié)OLO里面。不過效果還是不錯的，在保持速度優(yōu)勢的前提下，提升了預(yù)測精度，尤其是加強了對小物體的識別能力。 本文主要講...
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YOLOv3 深入理解 -
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@頑皮的石頭7788121 謝謝您！
（11）NMS與Soft-NMS
（1）NMS算法介紹 物體檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個經(jīng)典問題，它為特定類別的物體產(chǎn)生檢測邊框并對其分類打分。傳統(tǒng)的物體檢測流程常常采用多尺度滑動窗口，根據(jù)每個物體類別的前景/...
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@頑皮的石頭7788121 請問能不能給解釋一下最后的部分“假設(shè)我們對一個與M高度重疊的檢測框bi的檢測分數(shù)進行衰減，而非全部抑制。如果檢測框bi中包含不同于M中的物體，那么在檢測閾值比較低的情況下，該物體并不會錯過檢測。但是，如果bi中并不包含任何物體，即使在衰減過后，bi的分數(shù)仍然較高，它還是會產(chǎn)生一個假陽性的結(jié)果。”
不太明白這段話啥意思唉。。感謝！
（11）NMS與Soft-NMS
（1）NMS算法介紹 物體檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個經(jīng)典問題，它為特定類別的物體產(chǎn)生檢測邊框并對其分類打分。傳統(tǒng)的物體檢測流程常常采用多尺度滑動窗口，根據(jù)每個物體類別的前景/...
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第一部分最后：在這種情況下，如果一個真實物體在重疊區(qū)域出現(xiàn)，則將導(dǎo)致對該物體的檢測失敗并降低了算法的平均檢測率（average precision, AP）。 降低的不應(yīng)該是AP, 應(yīng)該是recall 吧？
（11）NMS與Soft-NMS
（1）NMS算法介紹 物體檢測是計算機視覺領(lǐng)域的一個經(jīng)典問題，它為特定類別的物體產(chǎn)生檢測邊框并對其分類打分。傳統(tǒng)的物體檢測流程常常采用多尺度滑動窗口，根據(jù)每個物體類別的前景/...
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@yanghedada 感謝回復(fù)！謝謝啦！
RoIPooling和RoIAlign
RoIPooling Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32，假定原圖中有一region proposal，大小為665 x 665，這樣，映...
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@yanghedada 就是說，無論輸入ROIPooling的feature maps是多大，pooling之后，都會得到同樣大小的一個7*7的特征映射是嗎？
RoIPooling和RoIAlign
RoIPooling Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32，假定原圖中有一region proposal，大小為665 x 665，這樣，映...
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您好，在RIOpooling部分，對于輸入的特征映射，經(jīng)過pooling后都變成固定大?。?*7）的特征，但是您的意思是，這并不是ROIpooling最終的輸出，最終的輸出是在剛才的（7*7）的特征映射上，在對每一個小塊里面的數(shù)值取max的那個像素，作為最終的輸出，這樣就保證了：即使輸入不同大小的feature maps（比如28*28， 56*56）,經(jīng)過pooling產(chǎn)生的（7*7）的特征映射，49個小塊里，每個小塊的長寬從（4*4， 8*8），經(jīng)過取max像素之后，長寬都變得一樣是嗎？
RoIPooling和RoIAlign
RoIPooling Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32，假定原圖中有一region proposal，大小為665 x 665，這樣，映...
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