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01目标检测之一(RCNN)
原创
安静到无声 2023-04-07 14:00:36 ©著作权 文章标签 深度学习 相似度 映射关系 文章分类 MySQL 数据库 ©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者安静到无声的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任 目标检测训练部分第一阶段所训练模型的已知条件输入图片input image ,图片是227x227x3的类型人工的标注grand-truth（对目标对象位置的标注），(gx,gy,gw,gh)即目标物体的gx,gy坐标的高和宽，和类别y输入图片Selective Serach处理处理目的：得到尺寸不一的候选框Proposals，即(px,py,pw,ph)算法1.颜色相似度(color similarity),采用颜色直方图2.纹理相似度(texture similarity),采用梯形直方图3.尺寸相似度和交叠相似度4.各种相似度平均加权将不同的proposa拉伸到一个固定的尺寸，输入到深度学习中进行提取特征要求：拉伸到固定的尺寸，需要选择合适的正样本和负样本，送入深度学习网络衡量标准IOU：是产生的候选框（Proposals）与原标记框（grand-truth）的交叠率。即它们的交集与并集的比值。具体方法a.根据proposal框与grandtruth框的IOU值1）IOU>=0.5的候选框为正样本2）IOU < 0.3的候选框为负样本3）0.3 赞 收藏 评论 分享 举报上一篇：05 yolo v3的理解 下一篇：03 yolo 9000理解 |
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