faster rcnn中的anchor怎麼理解啊

時間 2021-06-09 08:39:01

1樓:

沒有為什麼,機器學習就是這樣,假定網路輸出的就是 anchor 對應的分類和回歸,學的時候按照 label 學,學出來的自然就是這個樣子。

簡單模擬乙個例子,為什麼人看到貓知道它是貓,看到狗知道它是狗,是因為人從小接觸到的就是其他人管貓就叫貓,管狗就叫狗,把這個問題替換成 anchor 的分類和回歸怎麼計算是一樣的。

2樓:羅凡

Faster RCNN的anchor是9個不同大小或長寬比的矩形框。在訓練的時候,不同大小,長寬比的目標會分給不同的anchor box。相當於訓練的時候希望希望神經元專門化,不同的神經元負責響應不同大小和長寬比的目標。

具體的,在分類這一條支路上,每個anchor只做class-agnostic的分類,即只輸出objectness score和background score,分別對應這個anchor包含前景和不包含前景的得分。則乙個anchor需要2個channel,9個anchor需要18個channel。

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