image_pyradid和自己的一些訓練經驗總結
這是訓練的路錐、警示柱的數據,也就是小物體的.小物體有兩個定義,一個是本身像素少,另一個是物體相對於整張圖片的比例小
這是把圖片縮小到600 proposal_target_layer選取用來訓練的proposal的情況:
下圖是縮小到900的:
其實我想知道為什麽小物體,經過proposal_Target_layer後出來的proposal這麽少了
個人感覺是nms過濾掉了很多,因為其他地方不太可能
可以發現,把縮小的尺寸擴大後,proposal的總體增多,特別是負例增多特別多,正例多數還是不變,少數增加了.這裏截圖是放了一個正例也增加的例子.
放大圖片尺寸,對於小物體而言,一方面增加了本身的框的大小,也就是像素點多了,特征點多了;另一方面,也會增加正例.但同時也帶來一個問題,負例增加.
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