有一种叫作10-crop的技术(crop 理解为裁剪的意思),它基本上说,假设你取这个中心区域,裁剪,然后通过你的分类器去运行它,然后取左上角区域,运行你的分类器,右上角用绿色表示,左下方用黄色表示,右下方用橙色表示,通过你的分类器来运行它,然后对镜像图像做同样的事情对吧?所以取中心的 crop,然后取四个角落的 crop。
这是这里(编号 1)和这里(编号 3)就是中心 crop,这里(编号 2)和这里(编号 4)是四个角落的 crop。如果把这些加起来,就会有 10 种不同的图像的 crop,因此命名为 10-crop。所以你要做的就是,通过你的分类器来运行这十张图片,然后对结果进行平均。如果你有足够的计算预算,你可以这么做,也许他们需要 10 个crops,你可以使用更多,这可能会让你在生产系统中获得更好的性能。如果是生产的话,我的意思还是实际部署用户的系统。
但这是另一种技术,它在基准测试上的应用,要比实际生产系统中好得多。
集成的一个大问题是你需要保持所有这些不同的神经网络,这就占用了更多的计算机内存。对于 multi-crop,我想你只保留一个网络,所以它不会占用太多的内存,但它仍然会让你的运行时间变慢。
吴恩达第四门-卷积神经网络-第三周6-10学习笔记 3.6交并比 什么是交并比 交并比(loU)函数做的是计算两个边界框交集和并集之比。两个边界框的并集是这个区域,就是属于包含两个边界框区域(绿色阴影表示区域)...
吴恩达第四门-卷积神经网络-第三周6-10学习笔记
3.6交并比
什么是交并比
交并比(loU)函数做的是计算两个边界框交集和并集之比。两个边界框的并集是这个区域,就是属于包含两个边界框区域(绿色阴影表示区域),而交集就是这个比较小的区域(橙色阴影表示区域),那么交并比就是交集的大小,这个橙色阴影面积,然后除以绿色阴影的并集面积。
一般约定,在计算机检测任务中,如果loU>=0.5,则认为检测正确。如果预测器和实际边界框完美重叠,loU就是1。
所以这是衡量定位精确度的一种方式,我们只需要统计算法正确检测和定位对象的次数,你就可以用这样的定义判断对象定位是否准确。
3.7非极大值抑制
我们的对象检测算法可能会对同一个对象做多次检测,而非极大值抑制可以确保我们的对象检测