跪求高人详解faster rcnn中的rpn网络

在training rpn时,每一个anchor对应的label是如何获得的呢?(比如在1:1(128)情况下,cls layer的给定label值是通过什么方式得到的呢)
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王斌_ICT - 研究领域:深度学习,目标检测

赞同来自: caney bea_tree Banggui02

每一个anchor对应输入图像的九个区域,如果只考虑1:1(128)这种情况,那么先将anchor映射到128x128的的区域,然后计算这个区域跟所有groud truth的IoU, 如果IoU大于0.7,那么就是1,如果IoU小于0.3,lable就是0,IoU值位于(0.3,0.7)的不参加网络的训练。

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