首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

为什么锚标记小于子图像?

锚标记小于子图像是因为锚标记是用于标记子图像中的特定位置或区域的辅助工具,而子图像是指从原始图像中提取出的具有特定目标或特征的图像片段。

锚标记的作用是在目标检测、图像分割、物体识别等任务中定位和识别图像中的目标或感兴趣区域。它通常是一个较小的矩形框或者一个点,用于指示目标的位置或者感兴趣区域的中心点。

相比之下,子图像是从原始图像中裁剪出来的具有特定目标或特征的图像片段。它通常是一个完整的图像,可以包含目标的完整信息。

锚标记小于子图像的原因有以下几点:

  1. 定位精度:锚标记通常是一个较小的矩形框或点,它的大小相对较小,可以更精确地定位目标或感兴趣区域的位置。而子图像是一个完整的图像,它的大小相对较大,可能包含了不需要的背景信息,导致定位不够准确。
  2. 计算效率:锚标记的大小较小,计算机在进行目标检测、图像分割等任务时,只需要对锚标记的位置进行计算和分析,而不需要对整个子图像进行处理。这样可以减少计算量,提高计算效率。
  3. 学习能力:锚标记的大小较小,可以更好地适应不同尺寸和比例的目标或感兴趣区域。在训练模型时,可以通过调整锚标记的大小和比例来提高模型的学习能力和泛化能力。

总之,锚标记小于子图像是为了提高定位精度、计算效率和学习能力。在实际应用中,根据具体任务和需求,可以选择合适大小的锚标记来进行目标检测、图像分割等任务的处理。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

一文带你了解 Faster R-CNN

在Fast R-CNN 的默认配置中,图像位置有9个点。 下图显示了尺寸为(600,800)图像的位置(320,320)的9个点。 ? 点(320,320) 让我们仔细看看: 1....绝对的尺寸不小于滑动窗和金字塔的组合。 或者你可以推断这就是为什么它的覆盖范围和其他最先进的方法一样好。 这里的好处是我们可以使用建议窗口网络,Fast R-CNN 中的方法来显着减少数量。...这里需要解决的问题是我们如何使用准确值盒来标记点。 这里的基本思想是我们想要将具有较高重叠的标记为准确值框作为前景,将具有较低重叠的标记为背景。...现在我们有的标签。 这里的第二个问题是的特征是什么。 假设应用CNN后,600x800图像会缩小16次成为39X51的特征图。...边界框的回归 如果你遵循标记点的过程,你还可以根据回归量的类似标准来挑选点以进行细化。 这里有一点是标记为背景的点不应该包含在回归中,因为我们没有地面实例框。

1.1K30

快速了解 Faster R-CNN

在Fast R-CNN 的默认配置中,图像位置有9个点。 下图显示了尺寸为(600,800)图像的位置(320,320)的9个点。 ?...绝对的尺寸不小于滑动窗和金字塔的组合。 或者你可以推断这就是为什么它的覆盖范围和其他最先进的方法一样好。 这里的好处是我们可以使用建议窗口网络,Fast R-CNN 中的方法来显着减少数量。...这里需要解决的问题是我们如何使用准确值盒来标记点。 这里的基本思想是我们想要将具有较高重叠的标记为准确值框作为前景,将具有较低重叠的标记为背景。...现在我们有的标签。 这里的第二个问题是的特征是什么。 假设应用CNN后,600x800图像会缩小16次成为39X51的特征图。...五、边界框的回归 如果你遵循标记点的过程,你还可以根据回归量的类似标准来挑选点以进行细化。 这里有一点是标记为背景的点不应该包含在回归中,因为我们没有地面实例框。

74430
  • Unbiased Teacher v2: Semi-supervised Object Detection for Anchor-free and Anchor-based Detectors

    基于标签分配(即给预测的实例分配分类标签)和前台-后台框的抽样,前景-背景箱的采样,然后被训练来进行目标检测。...现有的SSL图像分类工作在未标记图像上应用了输入增强/扰动和一致性正则化,以改善用有限的标记数据量训练的模型。...3、模型 3.1、背景:半监督目标检测和伪标签 为了实现在半监督环境下学习物体检测器的目标,我们假设在训练期间有一组标记图像 和未标记图像 在训练过程中是可用的。  ...如图1b和表1所示,我们发现 简单地应用现有的最先进的SS-OD方法 方法 [9,20,26]在无检测器上得到的改进远远小于 与基于的检测器相比,获得的改进要小得多。...为了训练我们的模型,我们使用学习率为0.01的SGD优化器,每批包含8张已标记图像和8张未标记图像,除非特别说明。我们使用无监督损失权重λu=3.0和分类阈值τ=0.5,以训练我们的模型。

    34420

    YOLO v3有哪些新特点?

    为第一个尺度分配三个最大的点,为第二个尺度分配下三个点,为第三个尺度分配最后三个点。 每个图像有更多边界框 如果输入图像大小相同,YOLO v3比YOLO v2预测更多的边界框。...在每个网格单元,使用5个点检测到5个框。 而YOLO v3预测3种不同尺度的方框。对于416 x 416的相同图像,预测框的数量是10647。...您可以很容易想到为什么它比YOLO v2慢。在每个尺度上,每个网格可以使用3个来预测3个框。由于有三个尺度,所以总共使用的点框数量为9个,每个尺度3个。...当我们训练检测器时,对于每个真正的框,我们分配一个边界框,其点与真正的框最大重叠。 不再用softmax分类 YOLO v3现在对图像中检测到的对象执行多标记分类。...如果预测和真正框之间的IoU小于0.5,则预测被分类为误定位并标记为假阳性。 在基准测试中,数值越高(例如,COCO 75),框需要更完美地对齐,以免被评估指标拒绝。

    1.3K30

    基于立体R-CNN的3D对象检测

    物体检测是一种计算机视觉技术,它通过在对象周围绘制边框并标识给定框也属于的类标签来对对象进行定位和标记。与大型NLP不同,YOLO设计得很小,可以为设备上的部署提供实时推理速度。...对于客观性分类,真值框定义为左右图像的联合GT框。 当与真值框的交集大于0.7时,点被标记为正样本;如果小于0.3,则将标记为正样本。分类任务的候选帧包含左右真实值帧区域的信息。 ?...来源[1] 对于立体框回归,他们计算重新定位到目标获取联合GT框中包含的左GT框和右GT框的正的偏移,然后分别为左回归和右回归指定偏移。...因为输入是校正后的左右图像,所以可以认为左右对象在垂直方向上对齐。 每个左、右目的建议都是通过相同的生成的,并且自然而然地,左、右目的建议是相关的。...他们使用双线性插值来获取正确图像中的像素值。当前的匹配成本定义为覆盖有效ROI区域中所有像素的平方差之和: ? 中心点深度值z可以通过最小化当前匹配成本E来计算。

    1.2K10

    手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3(1)

    例如,如果网络的跨度为32,则大小为416 x 416的输入图像将产生大小为13 x 13的输出。通常,网络中任何层的跨度都等于网络输出的倍数。该层小于网络的输入图像。...然后将输入图像划分为13 x 13细胞。 ? 然后,将包含对象地面真值框中心的单元格(在输入图像上)选择为负责预测对象的单元格。在图像中,标记为红色的单元格包含地面真值框的中心(标记为黄色)。...为了理解这一点,我们必须围绕的概念展开思考。 请注意,我们在此讨论的单元格是预测特征图上的单元格。我们将输入图像划分为一个网格只是为了确定预测特征图的哪个单元负责预测。...pw和ph是盒子的点尺寸。 中心坐标 注意,我们正在通过S型函数运行中心坐标预测。这会强制输出值在0到1之间。为什么会这样呢?忍受我。 通常,YOLO不会预测边界框中心的绝对坐标。...边框尺寸 通过对输出应用对数空间转换,然后与点相乘,可以预测边界框的尺寸。 ? 结果预测bw和bh由图像的高度和宽度标准化。(以这种方式选择培训标签)。

    3.6K11

    基于多层感知器的端到端车道线检测算法

    目前对于车道线检测的研究主要集中于基于深度学习的检测算法,有四种主流方案,即图像分割方案,逐行分类方案,多项式拟合方案和基于的方案。...,但密集的像素级通信,需要大量的计算资源,导致算法的处理效率低;基于逐行分类的方案是将车道线看成一系列的行,如文献[17]在处理过程中对道路图像每行检测出一个像素属于车道线,相较于图像分割算法,减少了计算量...,如LaneATT将每条车道线都表示为一条直线的的横向偏移。...1.1 逐行分类模型 文献[17]中的逐行分类模型UFASTResNet是以点的形式对每一帧图像的固定点进行分类,判断是否属于车道线,同时在模型的右侧引入了一列背景点来表示这一行是否存在车道线,这种框架式模型对图像的结构信息有较好的表达能力...: 其中 为该层中的主要可训练权重, 为矩阵相乘, 为仿射变换, 为矩阵转置。

    41850

    基于多层感知器的端到端车道线检测算法

    目前对于车道线检测的研究主要集中于基于深度学习的检测算法,有四种主流方案,即图像分割方案,逐行分类方案,多项式拟合方案和基于的方案。...,但密集的像素级通信,需要大量的计算资源,导致算法的处理效率低;基于逐行分类的方案是将车道线看成一系列的行,如文献[17]在处理过程中对道路图像每行检测出一个像素属于车道线,相较于图像分割算法,减少了计算量...,如LaneATT将每条车道线都表示为一条直线的的横向偏移。...1.1 逐行分类模型V文献[17]中的逐行分类模型UFASTResNet是以点的形式对每一帧图像的固定点进行分类,判断是否属于车道线,同时在模型的右侧引入了一列背景点来表示这一行是否存在车道线,这种框架式模型对图像的结构信息有较好的表达能力...:(·)^T其中 为该层中的主要可训练权重, 为矩阵相乘, 为仿射变换, 为矩阵转置。

    1.1K20

    HTML笔记

    doctype html> 标签的嵌套 在一个标签中,出现另外一个标签,从而形成层叠关系,里面的标签又称为“标签”,外面的标签又称为“父标签” 推荐写法: 在元素前,...h1 align="center">骆驼祥子骆驼祥子 段落元素 表示一段文字,独占一行 标签: 预格式化 保留HTML代码中的回车和空格 语法: 网页中的图像.../表示返回上一级目录 图像的标签: src(必须属性):要显示的图片的url(相对/绝对) width:设置图片宽度,单位是px或% height:设置图片高度,单位是px或% alt:鼠标移至图片时显示的文字...实现步骤: 第一步:定义点 方式一:使用任意标签的id属性定义点 化妆品区域 方式二:使用a标签的name属性,定义点 化妆品区域... 第二步:链接到点 化妆品 4、返回顶部 返回顶部 块级元素和行内元素 块级元素 在网页中独占一行,可以设置宽高 比如<

    2.3K30

    深度 | 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN:详解目标检测的实现过程

    这对有深度学习背景的人来说很简单,但是理解如何使用和为什么这样做才是关键,同时,可视化中间层的特征输出也很重要。没有一致的意见表明哪个网络框架是最好的。...另一个问题是无效预测:当预测(xmin,xmax)和(ymin,ymax)时,应该强制设定 xmin 要小于 xmax,ymin 要小于 ymax。 另一种更加简单的方法是去预测参考边框的偏移量。...左侧:点、中心:特征图空间单一点在原图中的表达,右侧:所有点在原图中的表达 区域建议网络 ? RPN 采用卷积特征图并在图像上生成建议。...RPN 用所有以 mini batch 筛选出来的点和二进制交叉熵(binary cross entropy)来计算分类损失。然后它只用那些标记为前景的 mini batch 点来计算回归损失。...即使我们试图维持前景点和背景点之间的平衡比例,但这并不总是可能的。根据图像上的真实目标以及点的大小和比例,可能会得到零前景点。在这种情况下,我们转而使用对于真实框具有最大 IoU 值的点。

    84180

    2020CVPR | ATSS——最新技术的目标检测(文末源码下载)

    它弥补了基于和无探测器之间的差距。此外,通过一系列的实验可以得出这样的结论:ATSS不需要在图像上的每个位置贴上多个来检测物体。新算法框架在MS-COCO数据集上的大量实验支持作者的分析和结论。...一个是关于检测中的分类任务,即定义正样本和负样本的方法。另一个是关于回归任务,即从箱或点开始的回归。 ?...首先将每个对象的最优框和IoU>θp的锚标记为正,然后将IoU<θn的锚标记为负,最后在训练过程中忽略其他。上图(b)所示,FCOS使用空间和比例约束来从不同的金字塔级别划分点。...上面的 Algorithm 1描述了所提出的方法对输入图像的工作原理。对于图像上的每个地面真值框g,首先找出它的候选正样本。...实际上,最初的RetinaNet每个位置有9个(3个刻度×3个纵横比),作者将其标记为RetinaNet(#A=9),达到36.3%的AP,如下表第一行所列。 ?

    1.1K30

    CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

    对准两个模型(结构和功能)的图像,对两个模型的预测结果进行约束(比如希望两个模型的输出相近) 双模型交互迭代优化 多边形近似 对于某种目标区域,有着固定的多边形外观,可通过多边形近似的方法,标记图像中近似的特征点...,手语生成 视频自动编辑(如生成不同天气情况下的风景) 创意+规则约束+复杂场景+复杂交互 难点 解空间巨大:需要找出解所在的低维空间 宏观结构的一致性(视频生成需要的像素感受野(pooling)很大...(度量学习),并加快相似度计算 高效图(性能速度+) 从数学上优化图的约束条件,使得优化问题的复杂度大大降低 层次化图(速度++) 建立多层的图,也就是对采样点再采样 点是线性增加的,也会增加得很快...对第一层采样的点做再采样,多层采样减少了点数目,从最少的点的层逐层推理 标号预测器(速度+++) 优化对点的标号(打伪标签进行半监督学习) 对最小的点层接一个优化器进行标号预测 主动学习(样本选择...Fine-grained Discriminative Localization via Saliency-guided Faster R-CNN 结合分类模型和检测模型做更高精度的细粒度分类 显著性模型提供弱标记的图片训练

    1.4K60

    深度 | 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN:详解目标检测的实现过程

    这对有深度学习背景的人来说很简单,但是理解如何使用和为什么这样做才是关键,同时,可视化中间层的特征输出也很重要。没有一致的意见表明哪个网络框架是最好的。...另一个问题是无效预测:当预测(xmin,xmax)和(ymin,ymax)时,应该强制设定 xmin 要小于 xmax,ymin 要小于 ymax。 另一种更加简单的方法是去预测参考边框的偏移量。...左侧:点、中心:特征图空间单一点在原图中的表达,右侧:所有点在原图中的表达 区域建议网络 ? RPN 采用卷积特征图并在图像上生成建议。...RPN 用所有以 mini batch 筛选出来的点和二进制交叉熵(binary cross entropy)来计算分类损失。然后它只用那些标记为前景的 mini batch 点来计算回归损失。...即使我们试图维持前景点和背景点之间的平衡比例,但这并不总是可能的。根据图像上的真实目标以及点的大小和比例,可能会得到零前景点。在这种情况下,我们转而使用对于真实框具有最大 IoU 值的点。

    1.2K120

    CNCC2017中的深度学习与跨媒体智能

    )的图像,对两个模型的预测结果进行约束(比如希望两个模型的输出相近) 双模型交互迭代优化 多边形近似 对于某种目标区域,有着固定的多边形外观,可通过多边形近似的方法,标记图像中近似的特征点  语音前沿技术...图像转视频 应用  - 动画自动制作,手语生成  - 视频自动编辑(如生成不同天气情况下的风景) 创意+规则约束+复杂场景+复杂交互 难点  - 解空间巨大:需要找出解所在的低维空间  - 宏观结构的一致性... - 点是线性增加的,也会增加得很快 对第一层采样的点做再采样,多层采样减少了点数目,从最少的点的层逐层推理 标号预测器(速度+++)  - 优化对点的标号(打伪标签进行半监督学习)  ...Learning平台:经典方法,并行运算,而图可以通过并行进一步提升速度 视频问答 任务: 输入视频,问题,输出答案 模型(层次记忆网络+视频时序推理): 对图像进行分层 对问题进行记忆 用文本和图像特征一同训练生成答案...Fine-grained Discriminative Localization via Saliency-guided Faster R-CNN 结合分类模型和检测模型做更高精度的细粒度分类 显著性模型提供弱标记的图片训练

    1.9K70

    对抗样本的反思:仅仅设置更小的扰动阈值 ε,或许并不够

    于是这就允许我们在训练集和测试集图像之间进行插值:x'= rx_train *(1-r)x_test。如果我们的模型碰巧对 x_test 进行错误分类,那么它将被标记为对抗性的。...图 4:在 L-∞距离约束下的平均图像 将原始图像和精制图像之间的 L-∞距离限定为 ε ,但任何人类都可以轻松区分两个图像之间的差异,如下图所示: ?...三重网络将 3 幅图像同时传递给同一个嵌入网络来并行运行,并通过类 y 的,以及同一类的正例(+)和不同类 y'的负例(-)。损失函数确保了和正例之间的距离至少小于和负例之间的距离。...PGD 的攻击是在损失函数梯度方向上迭代增加损失,然后将得到的图像投影到满足原始图像距离约束的输入空间上。...在这里,我们可以不在输入空间上进行投影,而是在刚才提到的使用度量学习算法的嵌入空间进行投影。 3.生成对抗样本 传统上,对抗样本都是通过使用反向制造噪音的方法干扰一些已经存在的图像

    1.1K20

    FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

    在训练过程中,这些盒大多被标记为负样本。负样本数量过多加剧了训练中正样本与负样本的不平衡,4)盒也涉及复杂的计算,如使用ground-truth边界盒计算相交-过并(IoU)分数。...除了上述描述点形状的超参数外,基于点的检测器还需要其他超参数将每个点盒标记为正样本、忽略样本或负样本。...除非指定,否则将把输入图像的大小调整为其短边为800,长边小于或等于1333。推断细节:首先通过网络对输入图像进行转发,得到带有预测类的预测边界框。...由于目前检测器的最佳召回率远低于90%,FCOS与基于anchor的检测器之间的小BPR差距(小于1%)实际上并不会影响检测器的性能。...请注意,基于点的RetinaNet使用两个IoU阈值将点盒标记为阳性/阴性样本,这也有助于抑制低质量的预测。提出的中心度可以消除两个超参数。

    2.8K20
    领券