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96SEO 2026-02-19 12:30 0
在R-CNN中通过SS算法得到2000个候选框则需要进行2000次正向传播
据候选框与原图的关系映射到特征图上就不需要重复运算了。
——大幅度提
R-CNN网络训练过程中并不会使用SS算法提供的所有候选框SS
算法生成大约2000个候选框只需使用一小部分的数据即可。
对于采样数
假如我们要训练一个猫狗分类器如果猫的样本数量远大于狗的样本数量
数据不平衡网络在预测时会更偏向于“猫”很明显这样是不对的。
如果数
很大概率认为候选区域是所需要检测的目标可能这个框明明框住的是背景
但网络仍会认为这个被框住的背景是有用的是一个前景这时网络肯定会
在原论文中对于每一张图片从2000个候选框中采集64个候选框。
这64
个候选框一部分框的是正样本一部分框的是负样本。
那么正样本是如何定
只要候选框与真实框GT的IoU大于0.5则认定为正样本反之认定为
这样处理对输入特征图的尺寸没有要求了无论怎样都可以缩放到7×7
这里忽略了Channel维度和最大池化一样有几个通道就做几次最后
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