【深度学习】图解物体检测中的Anchors

文章预览

作者： Raghul Asokan   编译： ronghuaiyang 导读 给大家再次解释一下Anchors在物体检测中的作用。 今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个 优雅的 概念 —— Anchors ，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。 像往常一样，让我们看看在哪些问题中，anchors被引入作为解决方案。 在开始使用anchors之前，让我们看看两阶段物体检测器是如何工作的，以及它们实际上是如何促进单阶段检测器的发展的。 两阶段物体检测器 ：传统的两阶段物体检测器检测图像中的物体分两阶段进行： 第一阶段 ：第一阶段遍历输入图像和物体可能出现的输出区域(称为建议区域或感兴趣的区域)。这个过程可以通过外部算法(例如：selective search)或者神经网络来完成。 第二阶段 ：第二阶段是一个神经网络，它接受这些感兴趣的区域， ………………………………