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摘要： anchor在计算机视觉中有锚点或锚框，目标检测中常出现的anchor box是锚框，表示固定的参考框。目标检测的任务：在哪里有东西难点：目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定传统算法的解决方式：都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标"，非常笨重耗时，并不能很好的推广适用。现状：近期顶尖(SOTA)的目标检测方法几乎都用了anchor... 阅读全文

摘要： 交并比（Intersection-over-Union，IoU）：目标检测中使用的一个概念是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。基础知识：交集：集合论中，设A，B是两个集合，由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合，叫做集合A与集合B的交集，记作A∩B。eg：A={... 阅读全文

摘要： 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。也可以理解为只取置信度最高的一个识别结果。举例：如图所示，现在识别出了3个人脸，但该三个人脸其实都为同一个目标，只是位置不同，置信度也不一样。这时候，我们想要是置信度最高的“0.97”的检测结果，以及位置信息。那么，我们就可以采用NMS的方式，来得到我们想要的最后的结... 阅读全文