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ground truth的含义

交流、咨询,有疑问欢迎添加QQ 2125364717,一起交流、一起发现问题、一起进步啊,哈哈哈哈哈 ground truth在不同的地方有不同的含义,下面是参考维基百科的解释,ground truth in wikipedia.1、在统计学和机器学习中在机器学习中ground truth表示有监督学习的训练集的分类准确性,用于证明或者推翻某个假设。 (正确标记的数据叫做ground truth) 标注数据2 ( (84,162,86) , 1),其中x =(84,162,86), t = 1 。 (这里训练数据标记错误)这里标注数据1是ground truth, 而标注数据2不是。预测数据1 y = -1 预测数据2 y = -12. (改为ground truth)这里标注数据1和2都是ground truth。预测数据1 y = -1 预测数据2 y = -1

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【3D目标检测】开源 | 弱监督的3D目标检测器,不需要任何ground truth就可以进行模型训练

本文中,我们提出了命名为的VS3D弱监督3D目标检测框架,该方法不使用任何带有ground truth的 3D边界盒,就可以训练点云三维物体检测器。

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    CVPR2021 分割之“Boundary IoU”,衡量物体边界分割质量的新度量

    ,纵轴表示Mask IoU的值;左图和右图分别表示预测mask大于ground truth mask和预测mask小于ground truth mask的情况。 2.2 Trimap IoUTrimap IoU只在ground truth mask的边界处计算IoU,因此该指标不是对称的,即交换ground truth mask和预测mask会得到不同的Trimap Dilation表示预测mask大于ground truth mask;Erosion表示预测mask小于ground truth mask。 从上图中可以看出,对于不同尺寸的物体,当预测mask大于ground truth mask时,Trimap IoU的值普遍高于预测mask小于ground truth mask的情况。 上面的公式可表示如下:图中的上半部分表示ground truth mask和预测mask,其中蓝色和橘黄色分别表示ground truth mask和预测mask中与它们轮廓距离不大于的像素。

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    目标检测算法之YOLO系列算法的Anchor聚类代码实战

    参数box: 元组或者数据,代表ground truth的长宽。 参数clusters: 形如(k,2)的numpy数组,其中k是聚类Anchor框的个数 返回:ground truth和每个Anchor框的交并比。 truth框,其中r是ground truth的个数 参数k: Anchor的个数 参数dist: 距离函数 返回值:形状为(k, 2)的k个Anchor框 # 即是上面提到的r rows = boxes.shape # 距离数组,计算每个ground truth和k个Anchor的距离 distances = np.empty((rows, k)) # 上一次每个ground truth距离最近的Anchor索引 ).all(): break # 更新簇中心为簇里面所有的ground truth框的均值 for cluster in range(k): clusters = dist(boxes, axis=0)

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    SNIP的升级版SNIPER(效果比Mosaic更佳)

    这些chips主要分为 个类别:「positive chips」 这些chips包含「Ground Truth」。 假设一个区域的范围是,,其中 ,表示尺度, 表示对于尺度 来说,哪些尺寸范围的「ground truth box」 才可以被选中选进chip,在 表示范围内的「ground truth box」集合用 表示,每个chip都希望可以尽可能多的包含「ground truth box」 ,而且只有当某个「ground truth box」 完全包含在一个chip中才说明该chip包含了这个「ground truth 而右边图是这 个Chips的具体内容,其中绿色实线框表示对于该chip来说有效的ground truth,而红色实线框表示对该chip而言无效的ground truth。 因为不同scale图像的 范围有重叠,所以一个ground truth box可能会属于不同尺度的多个chip中,而且同一个「ground truth box」在同一个尺度中也可能属于多个chip。

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    DL杂记:YOLOV3之禅

    聚类的目的是anchor boxes和临近的ground truth有更大的IOU值,这和anchor box的尺寸没有直接关系。自定义的距离度量公式:? as npimport sysimport osimport shutilimport random import math def IOU(x,centroids): :param x: 某一个ground truth的w,h :param centroids: anchor的w,h的集合,共k个 :return: 单个ground truth box与所有k个anchor box的IoU值集合 IoUs = [] w, h = x # ground truth的w,h for centroid in centroids: c_w,c_h = centroid #anchor的w,h if c_w>=w and c_h>=h: #anchor包围ground truth iou = w*h(c_w*c_h) elif c_w>=w and c_h

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    RealCause:现实的因果推断基准(AI)

    However, it is unclear how to choose between these estimators because there is no ground-truth for causal A commonly used option is to simulate synthetic data, where the ground-truth is known. An ideal benchmark for causal estimators would both (a) yield ground-truth values of the causal effects Using flexible generative models, we provide a benchmark that both yields ground-truth and is realistic

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    【pytorch-ssd目标检测】测试自己创建的数据集

    truth to text file for now filename = save_folder+test1.txt num_images = len(testset) for i in range 看下test1.py中是什么:GROUND TRUTH FOR: test_00000007label: 46.0 || 0.0 || 139.0 || 128.0 || 0PREDICTIONS: 1 label: mask score: tensor(0.9097) 31.465145 || 5.5611525 || 149.25903 || 86.10434 GROUND TRUTH FOR: || 0PREDICTIONS: 1 label: mask score: tensor(0.8791) 21.426735 || 17.9471 || 112.9484 || 122.676765 GROUND tensor(0.8441) 403.54123 || 42.476467 || 487.46075 || 146.36295 GROUND TRUTH FOR: test_00000016label

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

    ground truth box还有段距离,训练的目的是保证default box的分类confidence的同时将prior box尽可能回归到ground truth box。 那个可能分别有10、20个prior box能分别与这2个ground truth box匹配上。训练的损失包含定位损失和回归损失两部分。 2.负样本获得在生成一系列的 prior boxes 之后,会产生很多个符合 ground truth box 的 positive boxes(候选正样本集),但同时,不符合 ground truth 总之,回归部分的loss是希望预测的box和prior box的差距尽可能跟ground truth和prior box的差距接近,这样预测的box就能尽量和ground truth一样。? 训练过程中的 prior boxes 和 ground truth boxes 的匹配,基本思路是:让每一个 prior box 回归并且到 ground truth box,这个过程的调控我们需要损失层的帮助

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    论文阅读: 2103.Boundary IoU

    下图中横轴表示物体面积,纵轴表示Mask IoU的值;左图和右图分别表示预测mask大于ground truth mask和预测mask小于ground truth mask的情况。 对于不同尺寸的物体,由ground truth mask得到预测mask时进行的腐蚀和膨胀程度保持恒定: 可以看出:对于小尺寸物体,scale error造成Mask IoU值较低;随着物体尺寸的增加 计算公式: 上式中的Gd表示与ground truth mask的轮廓距离不大于的像素集合,Pd表示与预测mask的轮廓距离不大于的像素集合。 loss比较: 其他各种分割loss都有明显缺陷(“Symmetric”表示交换ground truth mask和预测mask是否会改变测量值;“Insensitivity”表示该方法对哪种错误类型不敏感

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    目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

    ground truth匹配上的先验框负责计算坐标误差,置信度误差以及分类误差,而其它4个边界框只计算置信度误差。 这一部分计算的是和ground truth匹配的预测框各部分的损失总和,包括坐标损失,置信度损失以及分类损失。 3.1 坐标损失 这里的匹配原则是指对于某个特定的ground truth,首先要计算其中心点落在哪个cell上,然后计算这个cell的5个先验框和grond truth的IOU值,计算IOU值的时候不考虑坐标只考虑形状 ,所以先将Anchor boxes和ground truth的中心都偏移到同一位置,然后计算出对应的IOU值,IOU值最大的先验框和ground truth匹配,对应的预测框用来预测这个ground truth 而对于没有和ground truth匹配的先验框,除去那些Max_IOU低于阈值的,其它就全部忽略。

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    专栏 | 目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

    ground truth匹配上的先验框负责计算坐标误差,置信度误差以及分类误差,而其它4个边界框只计算置信度误差。 第三部分:这一部分计算的是和ground truth匹配的预测框各部分的损失总和,包括坐标损失,置信度损失以及分类损失。 3.1 坐标损失 这里的匹配原则是指对于某个特定的ground truth,首先要计算其中心点落在哪个cell上,然后计算这个cell的5个先验框和grond truth的IOU值,计算IOU值的时候不考虑坐标只考虑形状 ,所以先将Anchor boxes和ground truth的中心都偏移到同一位置,然后计算出对应的IOU值,IOU值最大的先验框和ground truth匹配,对应的预测框用来预测这个ground truth 而对于没有和ground truth匹配的先验框,除去那些Max_IOU低于阈值的,其它就全部忽略。

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    目标检测(object detection)扩展系列(三) Faster R-CNN,YOLO,SSD,YOLOv2,YOLOv3在损失函数上的区别

    回归损失回归在目标检测任务中的作用是确定一个和Ground Truth重合度尽量高的边界框,即xxx,yyy,www和hhh。 ,dw,dh},ground truth为{gcx,gcy,gw,gh}left {g^{cx},g^{cy},g^{w},g^{h}right }{gcx,gcy,gw,gh},从公式中可以看出来,{ 那么转换后的ground truth坐标{g^cx,g^cy}left {hat{g}^{cx},hat{g}^{cy}right }{g^​cx,g^​cy}依照下面方式求取:g^cx=(gcx−dcx ,dh},ground truth为{gcx,gcy,gw,gh}left {g^{cx},g^{cy},g^{w},g^{h}right }{gcx,gcy,gw,gh},从公式中可以看出来。 所以这就是为什么Faster R-CNN,SSD,YOLOv2和YOLOv3中都有log,就是为了根据Anchor对预测值和ground truth去重新编码。

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    目标检测(object detection)扩展系列(三) Faster R-CNN,YOLO,SSD,YOLOv2,YOLOv3在损失函数上的区别

    回归损失回归在目标检测任务中的作用是确定一个和Ground Truth重合度尽量高的边界框,即 x x , y y , w w 和 h h 。 }right } ,ground truth为 { g c x , g c y , g w , g h } left {g^{cx},g^{cy},g^{w},g^{h}right } ,从公式中可以看出来 那么转换后的ground truth坐标 { g ^ c x , g ^ c y } left {hat{g}^{cx},hat{g}^{cy}right } 依照下面方式求取: g ^ c x = ( } ,ground truth为 { g c x , g c y , g w , g h } left {g^{cx},g^{cy},g^{w},g^{h}right } ,从公式中可以看出来。 所以这就是为什么Faster R-CNN,SSD,YOLOv2和YOLOv3中都有log,就是为了根据Anchor对预测值和ground truth去重新编码。

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    目标检测算法之SSD代码解析(万字长文超详细)

    在训练时首先需要确定训练图片中的ground truth是由哪一个先验框来匹配,与之匹配的先验框所对应的边界框将负责预测它。SSD的先验框和ground truth匹配原则主要有2点。 第一点是对于图片中的每个ground truth,找到和它IOU最大的先验框,该先验框与其匹配,这样可以保证每个ground truth一定与某个prior匹配。 第二点是对于剩余的未匹配的先验框,若某个ground truth和它的IOU大于某个阈值(一般设为0.5),那么改prior和这个ground truth,剩下没有匹配上的先验框都是负样本(如果多个ground Here we operate on ground truth boxes and default boxes. 根据论文的描述,预测框和ground truth边界框存在一个转换关系,先定义一些变量:先验框位置:ground truth框位置:variance是先验框的坐标方差。

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    AAAI 2020 | 计算所冯洋组:引入评估模块,提升机器翻译流畅度和忠实度(已开源)

    而实际情况是即使是在训练集上,翻译模型也不能每次都输出 GroundTruth 词语作为翻译,甚至有时候 Ground Truth 词语的概率很小,但是,0-1 分布将所有的概率分布仅通过 Ground 算法框架整体概括图如下所示:图中 Evaluation Decoder 即论文所提出的评估解码器,该解码器将 Transformer 的翻译解码器的输出、编码器的输出和 Ground Truth 三部分作为输入 作为翻译模块,它的交叉熵损失为:对于评估模块,它生成的翻译和 Ground Truth 之间的损失为:作为增加的额外 loss,它代表着评估模块对翻译模块的指导。 这个损失也就是:有了这个损失,如果生成的词恰好是 Ground Truth,那么翻译模块在 Ground Truth 的概率分布会更清晰,如果不是,那翻译模块会倾向于用评估模块给出的更高的置信度来加强翻译 数据如下:为了证明论文方法是在流利度和忠实度两个方面进行的提升,论文计算了提出的方法和基线模型生成的译文的 n-gram 值,以及译文的 Embedding 和 Ground Truth 的 Embedding

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    Caffe2 - (十五) 简单的回归示例 Toy Regression

    ) 的声明,这里有两个 graphs:graph - 用于初始化计算涉及到的参数和常数.main graph - 用于进行 SGD 计算.init_net = core.Net(init)# The ground truth parameters.W_gt = init_net.GivenTensorFill(, values=)B_gt = init_net.GivenTensorFill(, values= dist)loss = dist.AveragedLoss()以上实现主要包括: 随机生成 batch 的数据样本 X (GaussianFile)根据 W_gt, B_gt 和 FC Op,生成 ground truth Y_gt使用当前参数,W 和 B,进行预测计算输出的 loss3. truth W is: {}.format(workspace.FetchBlob(W_gt)))print(Ground truth B is: {}.format(workspace.FetchBlob

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    YOLO v3

    如果一些坐标预测的ground truth是 ,梯度就是ground truth的值(从ground truth盒子计算而来)。YOLOv3使用逻辑回归来预测每个bounding box的回归分数。 如果bounding box先验与ground truth目标的重叠比任何其他bounding box先验都要大,那么这个值应该是1。 如果bounding box先验不是最佳的,但确实和一个ground truth目标重叠超过某一个阈值,气门应该忽略这一个预测,这篇文章中使用的阈值是0.5。 和Fast R-CNN不同的是这个系统仅仅对每个ground truth目标分配一个bounding box先验。 如果一个bounding box 先验没有分配给一个ground truth目标,将会造成坐标和类预测没有损失。仅仅对目标。

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    【ACL2019】最佳长论文阅读笔记,降低机器翻译中的exposure bias

    即在机器翻译中,损失函数通常是交叉熵,交叉熵函数会严格匹配预测的输出和ground truth是否一致,如果预测的词和 ground truth中的词不同,尽管这个翻译是合理的,但也会被交叉熵纠正,这降低了翻译结果的多样性 论文的方法总的来说,作者取消了训练中仅使用ground truth单词的做法,而使用一种概率采样,以一定的概率从模型预测的结果Oracle Word和ground truth中选择一个单词作为当前步的输入 但是 Sentence-level oracle 的长度需要和 ground truth 句子的长度相等,而普通的 beam search 不能保 证这一点。 为了解决这个问题,作者对 beam search 进行改动,提出了 force decoding:假设 ground truth 句子包含 n 个单词。 作者在训练的过程中在每个时间步以概率 p 从 ground truth 中采样,以概率 1-p 从 oracle 中采样。

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    让检测告别遮挡 | 详细解读NMS-Loss是如何解决目标检测中的遮挡问题?

    与传统pipeline不同,这里使用一组 ,包含相应的检测框ground truth index,用于识别FP和FN。 在NMS-Loss计算过程中,M是一个辅助字典,以ground truth指数为key,对应最大检测得分为value,用来记录每个ground truth的max score预测。 为此,在每次迭代中检查当前的max score预测 是否为其对应的 ground truth的max score预测。 如果不是,则说明 是一个未被NMS抑制的FP,pull loss应在 和 ground truth的max score prediction 之间执行(见图1)。 相反,NMS-Loss会推送与其他IoU高于其对应ground truth box IoU的实例,这样可以消除RepLoss的矛盾。

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