#conv-neural-network #object-detection
Вопрос:
В популярном обнаружении на основе привязки большинство из них использует долговые расписки между anchor и gt boxes в качестве стандарта, чтобы решить, является ли соответствующая ограничивающая рамка положительной или отрицательной.
На мой взгляд, лучший способ-это выбрать долговые расписки между bboxes и gt boxes напрямую. Потому что я думаю, что предсказанное смещение сделает ограничивающую рамку произвольной. Якоря-это способ получить больше образцов для улучшения запоминания. Я получаю некоторые работы, например IoUNet , в аналогичной отрасли, которую я хочу, но мотивация не относительна.
Я прав? Или я пропустил некоторые относительные работы?