Bounding box regression详解

    xiaoxiao2022-07-02  124

    http://caffecn.cn/?/question/160

     

    Question:

    我只知道,输入检测到的box,回归的是检测到box中心点,以及box长和宽到标记的box的映射。看过rcnn的回归的过程,就是把那个loss函数最小。

    但这个红框里面的loss函数 谁能解释下

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    Answer:

    好多同学问过这个问题,一直没时间整理,下面是我对Bounding-box regression的理解,图片可能不是很清晰,附件是pdf文件,可以下载查看.

     

     

     

     

     

     

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    Question:

    输入的时候是Pool5 feature ,pool5是最后一层卷积后的pool,是一个256个feature maps ,将这个输入网络吗?

    Answer:

    这里所进行的回归,就是根据特征确定坐标偏移。只要输入是特征就可以,当然选择什么特征会影响精度。

    输入proposal框对应的CNN特征, 输出是P与gt之间的偏差。因为训练的时候gt已经有了,这个偏差是可以计算出来的,对这个偏差进行回归!

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