Я внедряю R-CNN в кератах, используя эту статью https://towardsdatascience.com/step-by-step-r-cnn-implementation-from-scratch-in-python-e97101ccde55
В этой статье изображение передается в выборочный поиск и создаются предлагаемые области
Затем, используя файлы аннотаций, мы тестируем IOU и получаем только область объекта (область интереса), а также фоновую область
После этого обучаемся с CNN.
В тестируя изображение go, посредством выборочного поиска и прогнозирования всех предложенных областей, если объект присутствует в любой из предложенных областей, мы можем нарисовать ограничивающий прямоугольник.
Это просто, но я сталкивался с такой ситуацией - я протестировал изображение, которое имеет ровно два объекта, а результат выборочного поиска имеет три целевые области.
1-й предложенный регион имеет 1-й объект
2-й предложенный регион имеет 2-й объект
3-й предложенный регион имеет оба объекта
Я нарисую прямоугольник вокруг объекта после прогнозирования 1-го и 2-го предлагаемого региона
В 3-й предложенной области CNN предсказывает, что оба объекта присутствуют в этой области.
Если CNN прогнозирует объекты, присутствующие в 3-й предложенной области, тогда рамка будет нарисована вокруг двух объектов. .
Мне не нужна коробка вокруг двух предметов.
Как это изображение (это поле, нарисованное от руки вокруг объекта)
Есть ли какое-нибудь решение для этого .. .
Не могли бы вы помочь мне научиться этому топи c,
И, в большинстве статей R-CNN, авторы упоминали об использовании регрессии для нахождения ограничивающего прямоугольника. Я не до конца понимаю это - любое предложение об этой регрессии
спасибо