Anchor Generation LayerThe anchor generation layer produces a set of b的简体中文翻译

Anchor Generation LayerThe anchor g

Anchor Generation LayerThe anchor generation layer produces a set of bounding boxes (called “anchor boxes”) of varying sizes and aspect ratios spread all over the input image. These bounding boxes are the same for all images i.e., they are agnostic of the content of an image. Some of these bounding boxes will enclose foreground objects while most won’t. The goal of the RPN network is to learn to identify which of these boxes are good boxes – i.e., likely to contain a foreground object and to produce target regression coefficients, which when applied to an anchor box turns the anchor box into a better bounding box (fits the enclosed foreground object more closely).The diagram below demonstrates how these anchor boxes are generated.
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锚点生成层<br><br>锚点生成层会生成一组大小和纵横比都分布在整个输入图像上的边界框(称为“锚框”)。这些边界框对于所有图像都是相同的,即,它们与图像的内容无关。其中一些边界框将包围前景对象,而大多数边界框则不会。RPN网络的目标是学习识别其中哪些框是好框-即,可能包含前景对象并产生目标回归系数,将其应用于锚框时会将锚框变成更好的边界框(使封闭的前景对象更紧密地适合)。<br><br>下图演示了如何生成这些锚框。
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锚生成层<br><br>锚点生成层生成一组边界框(称为"锚盒"),其大小和纵横比各不相同,分布在输入图像上。这些边界框对于所有图像都是一样的,即它们与图像的内容无关。其中一些边界框将封闭前景对象,而大多数框不会。RPN 网络的目标是学习识别这些框中哪些是好的框 -即可能包含前景对象并生成目标回归系数,当应用于锚点框时,将锚点框转换为更好的边界框(更紧密地拟合封闭的前景对象)。<br><br>下图演示了如何生成这些锚点框。
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锚产生层<br>锚定生成层生成一组边界框(称为“锚定框”),其大小和纵横比各不相同,分布在输入图像上。这些边界框对于所有图像都是相同的,即它们不确定图像的内容。其中一些边界框将包围前景对象,而大多数不会。RPN网络的目标是学习识别这些框中哪些是好的框,即可能包含前景对象并生成目标回归系数,当应用到定位框时,它会将定位框转换为更好的边界框(更适合封闭的前景对象)。<br>下图演示了如何生成这些锚定框。<br>
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