我不理解,特征图上的anchors如何生成原图上的ROI?还是我的理解有误?
时间: 2024-04-17 12:28:16 浏览: 22
抱歉,我之前的回答可能引起了一些混淆。特征图上的anchors并不直接生成原图上的ROI(Region of Interest)。
在Mask R-CNN中,ROI是通过anchors和边界框回归生成的。具体步骤如下:
1. 首先,在特征图上生成一组预定义的anchors,这些anchors根据不同尺度和宽高比来覆盖可能的目标区域。
2. 对于每个生成的anchor,使用边界框回归网络对其进行微调,以更准确地预测目标的位置和尺度。
3. 根据经过微调后的anchor位置和尺度,在原始图像上将相应的区域裁剪出来,形成ROI。
所以,anchors在特征图上定义了候选框,通过边界框回归网络对其进行微调,然后将微调后的anchors映射回原始图像上,得到真正的ROI。ROI后续会经过RoIAlign操作进行特征提取,并用于目标分类、边界框回归和实例分割等任务。
总结起来,特征图上的anchors是通过边界框回归生成原图上的ROI。这个过程是通过将特征图上的anchors映射回原始图像上来实现的。
相关问题
RPN生成的anchors与ROI有什么关系?是从特征图上的anchors生成原图上的ROI吗?
非常抱歉,我之前的回答有误。RPN(Region Proposal Network)生成的anchors与ROI是有关系的,但是不是直接从特征图上的anchors生成原图上的ROI。
RPN是用于生成候选框(也称为anchors)的子网络,而ROI是通过这些anchors和边界框回归生成的。
具体步骤如下:
1. 在特征图上使用滑动窗口的方式,生成一组预定义的anchors。这些anchors通常是不同尺度和宽高比的矩形框。
2. 对于每个anchor,RPN会预测两个值:一个是目标(前景)的概率得分,另一个是对应框的边界框回归修正值(即修正框的位置和尺度)。
3. RPN根据得分来筛选anchors,选择得分高于一定阈值的anchors作为候选框。
4. 候选框通过边界框回归进行微调,得到更准确的位置和尺度信息。
5. 最后,这些微调后的候选框就是ROI,它们是在原始图像上定义的,并且可以用于后续的特征提取、目标分类、边界框回归和实例分割等任务。
所以,RPN生成的anchors和ROI之间存在关系,但是ROI并不直接从特征图上的anchors生成,而是通过RPN生成的anchors经过边界框回归微调后得到的。这些微调后的候选框就是ROI。
anchors是特征图上的候选框还是原图上的候选框?
Anchors是特征图上的候选框,而不是原图上的候选框。
在目标检测任务中,为了捕捉不同尺度和宽高比的目标,通常会在特征图上定义一组预定义的候选框,这些候选框就是anchors。每个anchor都有一个固定的大小和宽高比。
这些anchors是相对于特征图的大小和尺度定义的,并且与原图上的实际目标位置无关。通过在特征图上以每个像素为中心放置anchors,可以涵盖不同尺度和宽高比的目标。而后续的目标分类和边界框回归任务将根据这些anchors来进行预测。
在Mask R-CNN中,anchors作为候选框用于生成RoIs(Region of Interest),然后通过RoI Align将这些RoIs映射到特征图上,并进行后续的特征提取、分类、边界框回归和实例分割等任务。因此,anchors是特征图上的候选框,用于检测和定位目标对象。
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