faster rcnn tensorflow中的keep aspect ratio参数应该是什么？

在Faster R-CNN中，"keep aspect ratio"参数用于控制在进行目标检测时是否保持目标的宽高比。它是一个布尔值参数，当设置为True时，表示保持目标的宽高比，当设置为False时，表示不保持目标的宽高比。

在目标检测任务中，保持目标的宽高比可以更好地捕捉目标的形状和特征，从而提高检测的准确性。当目标的宽高比不固定时，如果不进行调整，可能会导致目标形变或者失真，影响检测结果。

在TensorFlow中，可以通过设置Faster R-CNN模型的配置文件或相关参数来控制"keep aspect ratio"参数。具体的配置方法和参数名称可能会因不同的实现版本而有所差异，建议参考相关的文档或代码示例进行设置。

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www.zhihu.com/people/milestone-94/activities SIGAI特约作者 mileistone 研究方向：计算机视觉 1、为什么需要anchor机制 anchor机制由Faster-RCNN...Faster-RCNN中使用anchor机制的motivation如下： In contrast to prevalent methods [8], [9], [1], [2] that use pyramids...即anchor机制要解决的问题是scale和aspect ratio变化范围大，之前的解决方法是pyramids of images或者pyramids of filters。...图1.2 两个gt boxbox落到同一个cell 虽然作者解释anchor机制是为了解决scale和aspect ratio变化范围大的问题，但anchor机制还顺便解决了另外一个重要的问题——gt（...比如DenseBox，MTCNN使用的是pyramids of images机制；而FCOS、FoveaBox使用的是pyramids of features机制；Faster-RCNN、Yolov2使用的是

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深度学习-Faster RCNN论文笔记

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专栏 | 从论文到测试：Facebook Detectron开源项目初探

机器之心专栏作者：陈惠婵从 RCNN 到 Faster RCNN，再到最近的 FPN 和获得 ICCV Best Paper 的 Mask RCNN，深度学习在物体检测中以绝对优势从众多机器学习算法中脱引而出...并且对 Detectron 进行初次测试，我们会在随后的博客中更新我们自己测试得到的 Detectron 训练模型和速度标准。...Fast RCNN、Faster RCNN、RFCN、FPN、RetinaNet Detectron 实现了物体检测的标准模型，并且添加了 Feature Pyramid Network 和 RetinaNet...ResNext 使用 depthwise convolution 的技术大大降低了参数，并且保证了分类结果。 ?...Mask RCNN Mask RCNN 通过改进 Faster RCNN 可以实现 7 FPS 的 instance segmentation 和关键点检测，并且超过当时的所有方法。

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论文实践学习 - Faster R-CNN 测试

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目标检测资源总结

目标检测资源总结目标检测是什么：图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。...:matterport/Mask_RCNN 主要内容：把原有的Faster-RCNN进行扩展，添加一个分支使用现有的检测对目标进行并行预测实现细节：首先对图片做检测，找出图像中的ROI，对每一个ROI...、偏移量;为了提高检测准确率，在不同尺度的特征图上进行预测，此外，还得到具有不同aspect ratio的结果实现细节：YOLO中继承了将detection转化为regression的思路，同时一次即可完成网络训练...；基于Faster RCNN中的anchor，提出了相似的prior box；加入基于特征金字塔（Pyramidal Feature Hierarchy）的检测方式，即在不同感受野的feature map...上预测目标优缺点：速度比yolo快，且保持了精度，效果媲美Faster RCNN 目标检测工具API (2017)Google TensorFlow Object Detection API（star

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SSD: Single Shot MultiBox Detector 深度学习笔记之SSD物体检测模型

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