Lecture 03一张图怎样变成一组框
一张图怎样变成一组框
类别、位置、重复框和漏检分别从哪个环节出现?
Lecture 03一张图怎样变成一组框
阅读与动手顺序
看清完整任务
从 RGB 图像与框标签出发,沿匹配、类别与位置损失、预测框和检测评价读一次完整过程。
只在卡住处补几何
LAB09 是匹配、NMS 与 AP 的工具练习;理解一个环节后直接返回 LAB10,不把它当作另一项必做实验。
把错误分开记录
比较漏检、偏位和重复。需要研究集合输出时,再打开 LAB20 的两对象匹配例。
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带走的结果
标出一幅预测中的三类错误,并解释改变 NMS 阈值为何可能同时增加召回与重复。
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优先实践
可先阅读已有结果,再按问题选择是否重算。并列实验提供不同起点,不要求全部运行。
- LAB 10 · 从 RGB 图像训练小型检测器在 Deepnote 打开 ↗
RGB图像、单特征层锚框检测器、分类/位置损失、NMS、独立检测评价
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配套讲解
- CLS 02 · 从类别到区域与掩码在 Deepnote 打开 ↗
同图四输出、共享计算、FCN、RoIAlign、信息碰撞与SAM接口
- CLS 07 · 检测几何、匹配与评价在 Deepnote 打开 ↗
坐标、锚框偏移、训练/评价匹配、NMS/AP和真实检测训练连接
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遇到相应问题时再展开(2 项)
- LAB 09 · 检测几何:框、匹配、NMS 与 AP在 Deepnote 打开 ↗
固定框匹配、PR/AP、NMS误删相邻对象反例
- LAB 20 · 尺度跨度与两对象匹配在 Deepnote 打开 ↗
步幅占格、两对象排列、分类/位置/IoU联合匹配代价
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