候选框回归操作是什么意思
时间: 2023-10-06 09:10:33 浏览: 29
候选框回归(bounding box regression)是一种目标检测中常用的技术,其目的是对于检测到的物体,精确定位其边界框(bounding box)的位置和大小。回归操作是指通过机器学习算法,根据输入的特征数据,预测出输出值。在候选框回归中,机器学习算法会通过输入的图像特征,预测出物体边界框的位置和大小,从而使检测结果更加精确。
相关问题
对于包含目标物体的候选框,进行框回归操作,得到更加准确的目标框位置。通常如何实现
框回归是目标检测中一个重要的步骤,它的主要作用是对候选框进行微调,得到更加准确的目标框位置。通常实现框回归的方法有以下两种:
1. **基于坐标偏移量的框回归**:这种方法是最常用的框回归方法,其核心思想是通过学习目标框的坐标偏移量来微调候选框的位置。具体做法是,在训练时,对于每个包含目标物体的候选框,计算其与目标框之间的坐标偏移量,并将偏移量作为回归目标,训练一个回归模型。在测试时,对于每个包含目标物体的候选框,通过回归模型计算其坐标偏移量,并将偏移量应用于候选框上,从而得到更加准确的目标框位置。
2. **基于特征点的框回归**:这种方法是一种基于关键点的框回归方法,其核心思想是利用目标物体的关键点来微调候选框的位置。具体做法是,在训练时,对于每个包含目标物体的候选框,将其划分为若干个子区域,并在每个子区域中选择若干个关键点,然后计算每个关键点与目标框中对应的关键点之间的偏移量,并将偏移量作为回归目标,训练一个回归模型。在测试时,对于每个包含目标物体的候选框,通过回归模型计算其关键点的偏移量,并根据偏移量调整候选框的位置,从而得到更加准确的目标框位置。
总的来说,基于坐标偏移量的框回归方法更为常用,因为它简单易实现,并且效果较好。而基于特征点的框回归方法虽然复杂度较高,但在一些特定场景下也能取得较好的效果。
如图2-24,Mask R-CNN网络模型还将Faster R-CNN网络模型中的ROI pooling操作更换为了ROI Align操作,ROI pooling操作的作用是根据候选框的位置坐标在特征图中将相应的区域池化为固定尺寸的特征图,以便进行后续的分类和候选框回归操作。由于候选框的位置通常是由模型回归得到的,一般来讲是浮点数,而池化后的特征图要求尺寸固定,为了方便操作,会把浮点数整数化;将整数化后的候选框区域平均分成K×K个单元,对每一个单元边界再进行一次整数化,经过上述的两次整数化,此时的候选框已经和最开始回归出来的位置有一定的偏差,这个偏差还会影响识别和检测的准确度。这段话换个表达描述出来
Mask R-CNN网络模型在ROI pooling操作的基础上,采用ROI Align操作,以解决浮点数整数化带来的精度损失问题。ROI pooling操作是将候选框的位置坐标在特征图中池化为固定尺寸的特征图,但由于候选框的位置通常是浮点数,需要整数化,这会导致候选框与最开始回归出来的位置有一定的偏差,影响识别和检测的准确度。而ROI Align操作则是在ROI pooling操作的基础上,对每个单元进行双线性插值,以保留更多的精度信息,从而提高识别和检测的准确度。
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