候选框过滤方法

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:18

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候选框过滤方法	6-候选框过滤方法

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基于opencv2.3.1实现的人脸目标检测，利用了基于Haar特征级联分类器，效果很好

Selective Search算法—候选框生成相比于滑动搜索策略，Selective Search算法采用启发式的方法，过滤掉图像中很多断裂的子区域，候选生成所需的目标区域（Region Proposal），计算效率大幅提升。文章目录Selective Search算法---候选框生成引论：学习算法前的问题思考一、Selective Search算法实现步骤二、Selective Search算法流程图三、代码2.读入数据总结引论：学习算法前的问题思考 Ques：如何粗略地度量两张图片的相似度？

本文介绍了一种新型的基于旋转的框架，用于自然场景图像中任意方向文本检测。我们提出了旋转区域候选网络（RRPN），旨在生成具有文本方向角信息的倾斜候选框。然后，角度信息适用于边界框回归，使得候选框更准确地适应文本区域的方向。提出了旋转感兴趣区域（RRoI）池层将任意导向的建议投影到文本区域分类器的特征图。整个框架建立在基于区域提案的架构上，与以前的文本检测系统相比，确保了任意方向文本检测的计算效率。我们在三个现实世界

通过非极大值抑制，可以过滤掉与已选择的保留框有显著重叠的候选框，从而得到一组准确且不重叠的最终检测结果。非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种在目标检测算法中常用的技术，用于去除冗余的边界框，以获取最佳的检测结果。否则将其保留作为新的保留框。从未处理的候选框中选择一个置信度最高的候选框，计算其与已选择的保留框的重叠区域。将所有的候选框按照置信度得分进行排序，选择置信度最高的候选框作为保留框。对于剩余的候选框，计算它们与已选择的保留框之间的重叠区域（如交并比）。

近年来，目标检测的准确率和速度得到了飞速的提升，今天我们就来梳理一下常见的一些算法。目标检测算法大致分为两类：第一类是以RCNN为代表two-stage算法，这类方法第一步先产生目标候选框，第二部对候选框进行分类和回归。第二类算法是以yolo为代表的one-stage算法，这类方法使用同一个神经网络直接得到目标的类别和位置。这两种方法中经典的算法如下： Two-Stage：R-CNN...

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