[LAB 09 · 检测几何:框、匹配、NMS 与 AP](/course/notebooks/90d213b4e1e04c7e889ee6fc042b2358.html) # 2 · 训练分配和评价匹配解决两个问题 [独立阅读](/course/notebook-blocks/311a83a867ee4c7dadefdaca58f5c533.html) 并入相关学习路径 固定框匹配、PR/AP、NMS误删相邻对象反例 ## 2 · 训练分配和评价匹配解决两个问题 本例的训练分配采用 D2L anchor 教学规则:先把与某个 GT 的最大 IoU **≥0.50** 的 anchor 分配给该 GT;再逐次选择剩余 IoU 矩阵的最大项,移除对应行列,强制为每个 GT 保留一个不同的 anchor。此例假定 anchor 数不少于 GT 数,未引入真实检测器可能使用的忽略区间、采样比例或动态分配。 | 项目 | 训练 anchor 目标分配 | 本例的评价匹配 | | --- | --- | --- | | 要回答的问题 | 哪些候选框应学习哪个对象? | 已输出的哪些预测算正确检测? | | 主要输入 | anchor 与 GT 的几何关系 | 预测分数、预测框与 GT | | 一个 GT 可对应几个框 | 可以多个正样本 | 在同一图像、同一类别、同一评价阈值下最多一个 TP | | 是否按预测分数排序 | 本例不使用预测分数 | 按分数降序,平分保留输入顺序 | | 低 IoU 是否可能被选中 | 强制覆盖步骤可能选中 | 必须满足指定评价 IoU 阈值 | 为方便对照,代码临时把四个预测的坐标用作四个 anchor 的几何输入,**并未把预测分数用于训练分配**。得到 `[GT1, GT1, GT2, 背景]`;P1/P2 两处几何位置可以共同学习 GT1。另一个低重叠例子中,两个强制正样本与相应 GT 的 IoU 分别只有 **0.1225 和 0.09**,清楚说明“训练中被分配”不等于“评价中定位合格”。 这是一种 anchor 分配规则。其他检测器可能使用一对一集合匹配、不同阈值或动态分配;不能把本例规则推广为所有检测器。