在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。我们提出的算法使用感兴趣区域（RoIs）来检测目标的分类和位置回归。...因此，本文提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测新方法，解决了物体重叠场景中抓取检测和物体抓握匹配的问题，同时检测物体和抓取位置。RoIs是对象边界框的候选。...区域提议网络（RPN）实际上是3×3卷积层，它为RCNN和抓取检测器提供称为感兴趣区域（RoI）的对象边界框提议。...为了获得用于抓取检测的RoI的训练真值标定，我们首先通过重叠区域将每个RoI与一个真值对象的边界框匹配如下： •使用大于0.5的Intersection over Union（IoU）作为匹配候选，保留真值对象边界框...这些示例表明，对象之间的过度重叠可能使我们提出的算法无效，尤其是当重叠位于属于同一类别（前两列）的两个对象之间时。此外，具有相似外观的物体会使物体探测器混淆，如第三栏所示。
边界框回归器（Boundary box regressor） 区域提议方法的计算量很大。...Fast R-CNN的一个主要特点是整个网络（特征提取器，分类器和边界框回归器）可以通过多任务损失multi-task losses（分类损失和定位损失）进行端到端的训练。这样的设计提高了准确性。...右下：取每个部分的最大值，结果是特征映射转换后的结果。 ? 结果，得到了一个2×2的特征块，我们可以将它输入到分类器和边界框回归器中。...ZF网络输出的256个值分别被送入两个不一样的全连接层来预测边界框和对象性分数（2 objectness score)。对象性描述了框内是否包含有一个物体。...在每个位置使用9种锚，所以对于每个位置，它一共产生了2*9个对象性分数和4×9个坐标。 ? 锚在不同的论文中也被称为先验或者默认边界框。
此外，所有图像的标签文件位于三个单独的文件夹中。我们感兴趣对象的位置标注文件为xml格式。...在预测时，网络会为每个默认框生成所有对象类别存在的分数，并调整默认框以更好的匹配该对象的形状。 与需要区域提案的其他方法相比，SSD更加简单，因为SSD将所有的计算完全封装在一个网络中。...因为我们感兴趣的对象可能位于图像中的任何位置，因此我们通过对不同的区域多次应用不同的滑动窗口来重新训练网络，这种方法计算代价高昂并且非常耗时，因此需要尝试减少滑动窗口的数量。...此外，我们的数据集存在正负样本高度不平衡和不同类别违禁物品分布不规则的问题，因此仅使用准确性度量评估模型是不够的，还需要评估我们的模型对感兴趣对象和非感兴趣对象进行错误分类的可能性，因此基于图像中我们感兴趣对象周围的每个边界框评估模型得分或者置信度分数...精确度是我们模型检测感兴趣对象的能力，召回率是我们的模型可以找到我们感兴趣对象的所有相关边界框的能力。从精确度和召回率的公式可以看出精确度不会随着召回率的降低而降低。
边界框回归器（Boundary box regressor） 区域提议方法的计算量很大。...Fast R-CNN的一个主要特点是整个网络（特征提取器，分类器和边界框回归器）可以通过多任务损失multi-task losses（分类损失和定位损失）进行端到端的训练。...右下：取每个部分的最大值，结果是特征映射转换后的结果。 ? 结果，得到了一个2×2的特征块，我们可以将它输入到分类器和边界框回归器中。...ZF网络输出的256个值分别被送入两个不一样的全连接层来预测边界框和对象性分数（2 objectness score)。对象性描述了框内是否包含有一个物体。...在每个位置使用9种锚，所以对于每个位置，它一共产生了2*9个对象性分数和4×9个坐标。 ? 锚在不同的论文中也被称为先验或者默认边界框。
视觉证据图中的每个空间位置都会对可能包含目标对象的目标区域进行投票。目标区域是通过放置一个以对数极点网格（ log-polar grid）为中心来确定的，其中心位于选民的位置。...本文的方法的整个处理流程如图2所示。...输入图像首先通过主干CNN，其主输出连接到三个不同的分支：（i）进行视觉证据得分的预测， （ii）目标的边界框尺寸（宽度和高度）预测，以及（iii）目标的中心位置偏移预测。...将投票字段放置在以位置（i，j）为中心的2D地图上时，区域标记要投票的目标区域，可通过将坐标偏移量∆r（·）加到（i，j）来计算其坐标。...在“检测”列中，显示了对感兴趣的对象的正确检测，并标有黄色边框。在“投票者Voter”列中，显示了为检测投票的位置。颜色表示基于标准颜色图的投票强度，其中红色对应最高值，蓝色对应最低值（见图1）。
SVM 来区域进行分类 线性回归器来收紧对象的边界框，如果对象存在 ?...SSD（单发多边框检测器）的含义 单发：目标定位和分类在网络的单个前向传递中完成 ： 多框：边界框回归的技术 检测器：对检测到的对象进行分类 结构 ?...为了训练我们的算法，我们需要一个包含带有对象的图像的训练集，这些对象必须在它们上面有边界框。 通过这种方式学习，算法学习如何在对象上放置矩形框以及放置在何处。...我们通过调参使预测出的边界框和实际的边界框之间的误差最小，从而优化我们的模型以正确地检测对象。与 CNN 不同，我们不仅预测图像中是否存在物体，还需要预测物体在图像中的位置。...在训练期间，算法也要学习调整对象边界框中的高度和宽度。 ? 上图是我们用于目标检测的训练数据集的示例。 这些数据集必须包含在图像中标记类别的对象。
对象检测处理通过给定输入（图像或视频）中的边界识别和定位某些类的对象。 截至目前，一些最成功的对象检测算法如下： 1. 基于区域的 CNN：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 2....SSD 一、R-CNN： 该算法在图像中查找可能包含对象的特定区域（使用选择性搜索）并通过 CNN 提取特征，提取的特征用于预测它们周围的类和边界框。 RCNN 基础步骤： 1....整个图像通过CNN向前传递，生成卷积特征图。 2. 从卷积特征图中识别感兴趣的区域，并在其上应用ROI 池化层以将它们全部重塑为相同的大小。然后将每个建议传递给一个完全连接的层。 3....通过在这些特征图上应用区域提议网络 (RPN) 来识别感兴趣的区域，这些特征图返回具有对象性分数的对象提议。 3. 对它们应用ROI池化层使它们具有相同的大小，然后将提案传递到全连接层。...4.在其顶部应用Softmax层和线性回归层对边界框进行分类和输出。 ? Faster R-CNN 是我们在本文中讨论的对象检测算法中最好的，对象检测不仅限于基于区域的 CNN。
Fast R-CNN 在很多方面与 R-CNN 类似，但是，凭借两项主要的增强手段，其检测速度较 R-CNN 有所提高： 在推荐区域之前，先对图像执行特征提取工作，通过这种办法，后面只用对整个图像使用一个...anchor box（默认的边界框）生成多个可能的区域。...这里注意到，尽管 RPN 输出了边界框的坐标，然而它并不会去对任何可能的目标进行分类：它惟一的工作仍然是给出对象区域。...R-FCN，或称 Region-based Fully Convolutional Net（基于区域的全卷积网络），可以在每个输出之间完全共享计算。...比如，如果我们处在「上-左」子区域，那我们就会获取与这个目标「上-左」子区域对应的分数图，并且在感兴趣区域（RoI region）里对那些值取平均。对每个类我们都要进行这个过程。
两阶段网络依赖于一个潜在的区域建议网络，该网络生成可能包含感兴趣对象的图像的候选区域，第二个检测头处理分类和边界框回归。...； (c) 减少具有感兴趣对象的网格单元与没有感兴趣对象的网格之间的不平衡。...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
输出：子区域中对象的新边界框坐标。 所以，R-CNN网络总结为以下几个步骤： 1. 为边界框生成一组区域建议； 2....整个模型的输入和输出分别为： 输入：带多个区域建议的图像。 输出：具有更紧密边界框的每个区域的对象类别。...在上面已经提到，为了检测图像中对象位置，第一步是要产生一系列随机多尺度的边界框或是待测试的感兴趣区域。...作者通过调整RoIPool方法，实现更准确的对齐，巧妙地解决了这个问题，这个调整后的方法叫做RoIAlign方法。 ? 图19：我们该如何准确地将原始图像的感兴趣区域映射到特征图谱上？...Mask R-CNN在生成这些掩码后，将它们与Faster R-CNN输出层的对象类别和边界框组合起来，产生了奇妙的精确分割。 ? 图20：Mask R-CNN能够对图像中的对象进行分割和分类。
1、简介场景理解的一个重要方面是目标检测，它的目标是在对象周围放置紧密的2D边界框，并为它们提供语义标签。2D目标检测的进步是由众多挑战中令人印象深刻的性能驱动的，并由具有挑战性和大规模的数据集支持。...这样，在二维图像中，通过相机中心的平面和边界框的线段所限定的区域内就会出现潜在的物体。截锥体类似圆锥，底部为长方形。从本质上讲，这个区域提供的三维搜索空间要比RGB-D传感器捕捉到的整个区域小得多。...与穷举滑动窗口方法相比，这类似于固定在特定的2D区域，而不是搜索整个区域来查找所有目标类。3.2、估计三维目标方位到目前为止，我们已经确定了最有可能包含目标类的区域。...对于非曼哈顿结构的物体(如圆形物体)，许多方向被认为是正确的。MFE技术的输出仍然是一种可行的目标检测方向。3.3、Bounding Box回归在此步骤中，我们需要匹配最能描述被检测对象的3D包围框。...我们的方法能够根据方向和范围正确地放置边界框。我们还在图6中显示了我们所提议的技术的错误检测。这包括在2D中没有检测到的目标，或者使用MLP的输出将目标放错位置的对象。
由于中间层用于提出可能的目标区域，Two-Stage目标检测器的推理速度较低。区域建议层在第一阶段提取目标区域。在第二阶段，这些提出的区域用于分类和边界框回归。...另一方面，One-Stage检测器可以以较高的推理速度在一次推理中预测所有的边界框和类概率。这使得One-Stage目标检测器更适合于实时应用。...提出了一种新的提取图像区域间语义关系来预测边界框和类概率的体系结构。 分析了仅使用reasoning特征对目标检测性能的影响。...首先，利用Darknet-53进行特征提取，与YOLOv3一样在3个不同的尺度上产生边界框预测。通过FPN进行必要的上采样操作后。然后，在reasoning层提取图像区域之间的语义关系。...YOLOv3-Reasoner1的整个体系结构如图4所示。
Alt+F9 显示所有的基准对象 左箭头 键盘区域 将视图向左移动 右箭头 键盘区域 将视图向右移动 上箭头 键盘区域 将视图向上移动 下箭头 键盘区域 将视图向下移动 Page Up 键盘区域 将视图放大...l 颜色：对整个Mastercam的系统颜色进行管理，例如，可以设置各种部件（如车床素材颜色、工具条背景颜色）的颜色、选择时对象显示的颜色（如绘图颜色、高亮显示的颜色）等。...一般情况下，应将模具坐标系放置到零件底面中心位置，Z轴指向开模方向。在本零件中，Z轴与开模方向不符，同时，不能确定其底面中心是否位于坐标系原点，因此，需要对其旋转和移动。...打开【层别管理】对话框，设置新图层为构图层，并将其命名为“边界盒”，该图层用来放置边界盒。 5．为了方便查找到顶面中心点，需绘制边界盒作为辅助对象。选择【绘图】－【画边界盒】命令，绘制边界盒。...4．打开【层别管理】对话框，设置图层2为工作层，并将其命名为“边界盒”，该图层用来放置边界盒。 5．选择【绘图】－【画边界盒】命令，绘制边界盒。
与之前的自顶向下的实例分割方法不同，本文提出遮挡感知下的双图层实例分割网络BCNet，将图像中的感兴趣区域（Region of Interest，RoI）建模为两个重叠图层，其中顶部图层检测遮挡对象，而底图层推理被部分遮挡的目标物体...自动驾驶 - 车辆识别与感知 03 问题 以Mask R-CNN为代表的实例分割方法通常遵循先检测再分割（Detect-then-segment）的范例，即先获取感兴趣目标检测框，然后对区域内的像素进行...使用RoI Align算法根据物体检测框位置，在整张图片特征图内准确抠取感兴趣目标区域的特征子图，并将其作为双图卷积神经网络的输入用于最终的物体分割。...第一个图卷积网络输入感兴趣目标区域特征，输出感兴趣目标框中遮挡物体的边界和掩膜。...第二个图层结合第一个图卷积网络（用于对遮挡物体建模）已经提取的遮挡物体信息（包括遮挡物的Boundary和Mask），具体做法是将步骤2中得到的感兴趣目标区域特征与经过第一个图卷积网络中最后一层卷积后的特征
在感兴趣区域（ROI）提议之后，网络将输出类别分类，以及精确的2D边界框估计值。使用3DVP [14]作为行人，骑车人和车辆类别的子类别，模型可以恢复3D形状、姿势和遮挡模式。...使用贝叶斯神经网络[22]， 来预测感兴趣区域（ROI，Region of Interest）合并后的类别和3D边界框，从而可量化两个输出的网络置信度。...该模型的输出是“对象”和对象框顶点预测。第一个输出在于预测估计的区域是否属于感兴趣的对象；而第二个输出则预测其坐标。作者使用了昂贵的3D卷积，来限制时间性能。...其中的两种方法[28，29]使用了3D区域提议网络，生成3D感兴趣区域，然后将其投影到特定视图，并用于预测类和3D边界框。 ...感兴趣区域（ROI）合并层提取了与每个视图的分支相对应的要素。这些特定于提案的功能，以一种深度融合方案进行汇总，其中功能图可以在层次上相互交互。最后的图层输出分类的结果和回归的3D边界框的精确顶点。
它位于许多学术科目的交汇点，如计算机科学（图形学，算法，理论，系统，建筑），数学（信息检索，机器学习），工程学（机器人学，语音，自然语言处理，图像处理），物理学（光学） ，生物学（神经科学）和心理学（认知科学...然后我们在每个区域框的基础上运行CNN。最后，我们获取每个CNN的输出并将其输入到SVM以对区域进行分类，并使用线性回归来收紧目标的边界框。 基本上，我们将目标检测转变成了图像分类问题。...RPN快速有效地扫描每个位置，以评估是否需要在给定区域中进行进一步处理。它通过输出k个边界框区域来做到这一点， 每个区域具有2个分数，表示每个位置处目标的概率。 ?...这在诸如You Only Look Once（YOLO），Single Shot MultiBox Detector（SSD）和基于区域的完全卷积网络（R-FCN）等方法中可见，作为在整个图像上共享计算的一种方法...由于图像分割需要像素级特异性，与边界框不同，这自然会导致不准确。Mask R-CNN通过使用称为RoIAlign（感兴趣区域对齐）的方法调整RoIPool以更精确地对齐来解决此问题。
我们只是增加了一个输出层，也预测边界框的坐标和调整我们的损失函数。 这里就是整个深度学习框架的精髓——将层叠在一起，重用组件以创建更好的模型，并创建架构来解决您自己的问题。...正如您所看到的，如果我们在这些掩码周围创建边界框，我们将失去很多区域。我们希望让整个棒球运动员在一个单一的边界框/框架。我们需要以某种方式对这些初始区域进行分组。这是第二步。...然后，对于每个目标建议感兴趣的区域 （RoI） 池图层从特征图中提取固定长度的特征矢量。...通常，p是通过全连接层后的softmax函数计算得来。 另一个输出层输出边界框的回归偏置， t= (tx, ty, tw, th)。...区域建议网络怎么工作的？ 本文的主要思想之一是锚点想法。锚点是固定边界框，放置在整个图像中，其大小和比率不同，将用于在首次预测对象位置时参考。因此，首先，我们在图像上定义锚点中心 ?
稠密的方法 其中一种应用广泛的方法是单级检测器，直接预测锚盒的标签和位置，稠密覆盖空间位置、尺度和纵横比，以一种一次性的方式生成分类和边界框。如SSD、YOLO等。 让我们考虑一下YOLO算法。...最终，它的目标是预测图像上的一类对象和指定对象位置的边界框。...每个边界框可以用四个描述符来描述: 边界框的中心(bx, by) 宽度(bw) 身高(bh) 值c对应于一个对象的类(如:汽车、交通灯等)。 此外，我们必须预测pc值，即在边界框中有一个物体的概率。...使用 RPN 从稠密区域候选中获得一组稀疏的前景建议框，然后细化每个建议的位置和预测其特定类别。 提出了类似于单级检测器的方法，但它不是直接预测对象的类别，而是预测对象的概率。...对感兴趣区域的特征进行卷积处理，得到最终的特征。这样，那些包含大部分前景信息的边界框对最终的目标位置和分类产生影响。
如上图所述，整个流水线由三个阶段组成： 生成区域建议：模型必须在图像中绘制候选对象，独立于类别。 第二阶段是一个全卷积神经网络，计算每个候选区域的特征。...另一个完全连接的网络被训练为输入特征图和回归边界框偏移量在 4 个元组 (r, c, h, w) 中表示相对平移和对数尺度宽度/高度缩放因子。...为了拒绝推理中的重叠区域提议，其中两个或多个边界框指向同一个对象，作者提出了一种贪婪算法，如果该区域与另一个具有更有信心的预测。...CNN 处理图像并根据对象提议裁剪特征图。然后，感兴趣区域 (RoI) 池化层提取固定长度的向量，然后通过全连接网络对其进行处理，以预测类别概率并细化边界框。...当使用松散的 IoU 阈值（如 u=0.5）对数据集进行训练时，边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题，因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。
我们的方法以3D方式推理，并以3D包围框的形式放置提案。我们利用对象大小先验，地平面，以及几个深度信息特征，如自由空间，盒子内的点密度，能见度和到地面的距离。...使用几个“对象性”特性对穷举采样的边界框进行评分。BING建议还根据对象闭包度量对窗口进行评分，作为“目标化”的代理。基于每个窗口内部和边界的轮廓信息，Edgeboxes对数百万个窗口进行了评分。...尽管如此，在整个网格中进行详尽的评估将是缓慢的。为了减少搜索空间，我们通过跳过不与点云重叠的配置来分割网格的某些区域。通过将所有边界框放置在道路平面 上，我们进一步减少了垂直维度上的搜索空间。...这是一个非常严格的措施，鼓励准确的3D放置的建议。 3.5、目标检测与定位估计网络 我们使用目标建议的方法来完成目标检测和方向估计的任务。我们使用CNN为边界框提案评分。...通过在最后一层卷积层后增加一个上下文分支和一个方向回归损失来共同学习对象的位置和方向，我们扩展了这个基本网络。来自原始分支和上下文分支的特性输出被连接起来并提供给预测层。
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