faster rcnn测试阶段怎么回归边界框

在 Faster R-CNN 中，通过RPN网络生成了一系列候选框，然后在这些候选框上进行ROI Pooling，提取出固定大小的特征图，再通过全连接层输出物体类别和边界框的偏移量。

在测试阶段，偏移量需要回归到原图的坐标系中。具体地，假设生成的候选框的坐标为(x,y,w,h)，其中(x,y)表示候选框的左上角坐标，w和h分别表示候选框的宽和高，偏移量为(tx,ty,tw,th)，其中tx和ty表示中心点的偏移量，tw和th表示宽和高的缩放比例，则回归后的边界框坐标为：

center_x = x + w * tx
center_y = y + h * ty
width = w * exp(tw)
height = h * exp(th)
xmin = center_x - width / 2
ymin = center_y - height / 2
xmax = center_x + width / 2
ymax = center_y + height / 2

其中exp表示指数函数，可以将回归后的缩放比例转换为边界框的实际宽和高。最终得到的边界框坐标就是在原图坐标系中的坐标。

相关问题

faster rcnn测试原理

Faster R-CNN 的测试原理主要分为两个步骤：候选框生成和目标分类与边界框回归。

在候选框生成阶段，使用 RPN 网络在输入图像的特征图上生成多个候选框，这些候选框可以是任意大小和比例，并具有不同的置信度得分。RPN 通过在不同尺度和宽高比下滑动窗口的方式生成候选框，从而适应不同大小和形状的目标物体。

在目标分类和边界框回归阶段，将生成的候选框输入到分类器中进行分类和位置微调。分类器可以是全连接层或卷积层，它根据候选框的特征向量判断其是否包含目标物体，并输出该目标物体的类别概率。同时，通过回归器对候选框进行微调，得到更加准确的物体位置。

在测试过程中，为了避免重复检测和提高检测精度，会对生成的候选框进行非极大值抑制（NMS）操作，将重叠度大于一定阈值的候选框合并为一个。最终，输出检测结果的类别、置信度得分和边界框坐标。

整个测试过程是端到端的，也就是说，输入图像经过卷积神经网络提取特征，再通过 RPN 生成候选框，最终通过分类器进行目标分类和边界框回归，实现了完整的目标检测过程。

在什么情况下yolov3的map比faster rcnn高

Yolov3和Faster RCNN都是目标检测算法，但它们的实现方式有所不同。Yolov3是一种基于单阶段检测器的方法，它将目标检测看作是一个回归问题，通过预测目标的边界框和类别实现目标检测。而Faster RCNN则是一种基于两阶段检测器的方法，它首先生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类和边界框回归，最终得到目标检测结果。

在实际应用中，Yolov3相对于Faster RCNN具有以下优势：

1.速度快：Yolov3使用了Darknet-53网络，运行速度比Faster RCNN快得多。

2.泛化能力强：Yolov3使用多尺度训练和测试，可以检测各种大小的目标，具有较强的泛化能力。

3.检测精度高：Yolov3在一些数据集上的mAP比Faster RCNN高。

因此，在一些需要实时目标检测的场景下，Yolov3的mAP可能比Faster RCNN高。但在其他场景下，Faster RCNN的mAP可能会更高。