iou

首页 > TAG信息列表 > iou

COCO 目标检测 mAP AR等指标的计算

AR Average Precision(AP) used for Object Detection mAP = mean AP(per class) https://kharshit.github.io/blog/2019/09/20/evaluation-metrics-for-object-detection-and-segmentation 如何快速计算IoU 这里不太确定是不是要计算所有Ground Truth以及Bounding Boxes的IoU

IOU 系列

IOU def iou(rec1, rec2): """ rec1: [left1,top1,right1,bottom1] rec2: [left2,top2,right2,bottom2] """ # 重合部分 left_max = max(rec1[0], rec2[0]) top_max = max(rec1[1], rec2[1]) right_min = min

python(IOU实现)

import numpy as np def IOU(box1, box2, wh=False): if wh == False: xmin1,ymin1,xmax1,ymax1 = box1 xmin2,ymin2,xmax2,ymax2 = box2 else: xmin1,ymin1 = int(box1[0] - box1[2] / 2.0), int(box1[1] - box1[3] / 2.0) xmax1,

一文读懂IoU，GIoU, DIoU, CIoU, Alpha-IoU (代码非常优雅)

IoU就是就是我们说的交并比 Intersection over Union ，具体就是两个box的交集除以并集。当我们计算我们的anchors 或者 proposals 与 ground truth bounding boxes 的损失的时候，就需要用到IoU。不同的IoU有不同的特性。 IoU： IoU计算了最简单的情况： GIoU：当两个anchor

计算两个box的IOU

需求深度学习目标检测常用的IOU（交并比）计算手动实现实现 ┌─────────────────────────────────► X │ │ （ x1，y1） │ ┌─────────────┐ │ │ │ │ │ A ┌──────┼─────────

【YOLO】深度学习-物体检测-YOLO系列（网易云课程笔记）

第一章 YOLO系列概述 1.深度学习经典检测方法 (1) tow-stage(两阶段)：Faster-rcnn Mask-rcnn系列：增加了区域建议网络（RPN），即预选框特点速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用检测框架MaskRcnn (2) one-stage(单阶段)：YOLO系列特点最核心的优势：速度非常快，适合实时

【论文阅读】Fitness NMS

论文题目：《Improving Object Localization with Fitness NMS and Bounded IoU Loss》发现这篇文章网络上资源较少，来写一下自己看完这篇文章的一些想法，可能不成熟，欢迎指正。谢谢！本文对于NMS进行了改进，提出了一个叫Fitness NMS的模块，在DeNet基础上进行的改进。文章介绍了一

YOLO_V1总结

前文链接：图像分类和目标检测中的正负样本划分以及架构理解在前文中，我们对目标检测有了基本的认识。本文是在前文的基础上，梳理下YOLOv1算法，v1是理解v2-v5的基础。本节将不再详细介绍v1的论文理解，而是只梳理算法的关键部分。部分细节，请参考：【精读AI论文】YOLO V1目标检测，看我就

深度学习笔记(十三):各类IOU-loss详细介绍

文章目录 IOU-lossGIOU-lossDIOU-lossCIOU-lossEIOU-loss总对比 IOU-loss GIOU-loss DIOU-loss CIOU-loss EIOU-loss CIOU Loss虽然考虑了边界框回归的重叠面积、中心点距离、纵横比。但是通过其公式中的v反映的纵横比的差异，而不是宽高分别与其置信度的真实差异，所以有时

Focal-EIOU Loss：用于精确边界框回归的高效IOU损失

损失函数之Focal-EIoU Loss: 本文是复现的是CVPR2020的一篇关于边界框损失函数文章：Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression。在Focal-EIoU Loss这篇论文中，作者提出CIoU中的相对比例存在若干问题，因此提出了更为直接的使用边长作为惩罚项。此

目标检测理论（1）———交并比（IoU）和非极大值抑制（NMS）

1. 交并比：IoU: 　　1) 概念：如图有两个区域：A和B，IoU就是两个区域的相交面积 / （总面积-相交面积）；　　　　即： IoU = A ∩ B / A υ B；　　　　2）应用：　　在目标检测中，我们首先会预测出一系列的候选框，然后使用NMS来去除一堆多余的框。这里的判断标准就是IoU大于某

目标检测理论（2）———精确度（查准率）、召回率（查全率）

根据上一篇随笔：目标检测理论（1），我们已经明白了两个概念：IOU（交并比）和NMS（非极大值抑制）。这里我们继续介绍两个概念： Precision(准确度): 模型预测的所有目标中，预测正确的比例。 Recall(召回率): 所有真实目标中，模型预测正确的目标比例。在目标检测中，其

DeepSORT的改进

很多人解说DeepSORT时都是按照论文的思路说，陷入了细节，还贴上公式，让初次接触的人看完还是感觉很懵，我力求说得简单易懂点。 DeepSORT相对于SORT增加了个抽取特征数据的深度学习模型，这个模型可以是目标检测的卷积提取特征部分，也可以reid模型，早期的python版提供了

PaddleDetection算法分析(12)

2021SC@SDUSC 接下来分析PaddleDetection的竞赛冠军模型 CascadeCA RCNN是百度视觉技术部在Google AI Open Images 2019-Object Detction比赛中的最佳单模型，该单模型助力团队在500多参数队伍中取得第二名。Open Images Dataset V5(OIDV5)包含500个类别、173W训练图像和超过1400W

非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS)

目录 NMS 基本过程抑制得分: Soft NMS加权平均: Softer NMS定位置信度: IoU-Net参考文献 NMS 基本过程当前的物体检测算法为了保证召回率，对于同一个真实物体往往会有多于 1 个的候选框输出。由于多余的候选框会影响检测精度，因此需要利用 NMS 过滤掉重叠的候选框，得到最佳

（转）YOLOv5的置信度阀值与iou阀值

conf_thres 　　Confidence Threshold，置信度阈值。　　只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。　　想让YOLO只标记可能性高的地方，就把这个参数提高。 iou_thres Intersect over Union Threshold，交并比阈值。 IOU值：预测框大小∩真实框大小 / 预测框大小∪真实框大小。（预测

【论文】RRPN：Arbitrary-Oriented Scene Text Detection

一、引言（1）主要内容本文介绍了一个基于旋转的方法和一个端对端的任意方向的文本检测系统，由于结合了方向信息，该系统可以生成任意方向的候选框。 RRPN被用来生成包含文本角度信息的倾斜候选框，这个角度信息随后会被用于边框回归。旋转RoI(RRoI)可以将任意方向的候

Attribute-aware Pedestrian Detection in a Crow

APD,citypersons的SOTA，主要解决重叠目标的问题普通NMS流程：对于最后输出的所有框 (1)找到预测置信度最大的框M (2)计算其他同类框和M的IOU (3)将IOU大于阈值N_t的框的置信度置0 普通NMS的问题：两(多)个同类物体的IOU特别大的时候，其中一个人的预测框会在最后被NMS掉那么，有

3D_IOU 计算

#! /usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*-# # 3D IoU caculate code for 3D object detection # Kent 2018/12 import numpy as np from scipy.spatial import ConvexHull from numpy import * def polygon_clip(subjectPolygon, clipPolygon): ""&qu

mAP以及AP计算方式

1、前言　　AP就是P—R曲线下的面积，我们需要做的就是根据不同的置信度阈值(p_threshold)，计算出这模型得到的预测框的（R，P），然后作出P—R曲线，并求解面积，就能得到目标检测模型对该检测种类的AP。(在VOC2010之后，计算AP需要对做出来的P—R曲线做一个平滑，之后会提到) 　　和分类模型计算P（

语义分割的评价指标——PA(像素准确率)、CPA(类别像素准确率)、MPA(类别平均像素准确率)、IoU(交并比)、MIoU(平均交并比)详细总结

语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标：像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、交并比（Intersection over Union，IoU）、平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU），其计算都是建立在混淆矩阵（Co

YOLOV4技术讲解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206 参考文章输入端 moasic数据增强 Backbone cspdarknet53 NECK sspfpn+pan模块 Prediction *IOU-GIOU-DIOU-CIOU moasic数据增强 cspdarkent53网络 yolov4借鉴2019年cspnet设计经验，将其作为backbone设计 CSPNet论文地址：https://a

读论文（2）——YOLO原作者本人的后续改进

前言 YOLO发表一年后，论文作者提出YOLO的改进版YOLO v2和YOLO9000，之后又提出YOLO v3，随后便宣布退出计算机视觉的研究领域，现在我们看到的YOLO v4和v5版本都是其他人进行更新的。本文主要简单写写对v2和v3版本论文的一些理解，然后如果之后有时间再去研究v4和v5版本。 YOLO v2与YO

mmdetection和mmsegmentation无法加载预训练模型的问题

Openmmlab无法加载预训练模型的问题这两天在调试mmsegmentation和mmdetection，可能是因为自己的原因，预训练模型死活加载不了预训练的模型，无法正常的索引到预训练模型的地址，最后通过降低版本的方式成功地加载了预训练模型并跑了起来，具体的流程如下：解决过程安装pytorch和tor

CIA-SSD 论文笔记

CIA-SSD: Confident IoU-Aware Single-Stage Object Detector From Point Cloud CIA-SSD AAAI 2021 论文链接: https://arxiv.org/abs/2012.03015 一、 Problem Statement 目前的one-stage detectors 通常把目标定位和分类当成是分开的任务，所以定位精度和分类置信度就不能