Использование базового размера анкера в детекторе Single Shot Multi-box

Question

Я копался в API обнаружения объектов Tensorflow , чтобы проверить поколения якорных ящиков для Архитектура SSD .В этом py-файле , где якорные блоки создаются на лету, я не могу понять, как использовать base_anchor_size.В соответствующей статье нет упоминания о такой вещи.Коротко два вопроса:

1. Какая польза от параметра base_anchor_size?Это важно?
2. Как этот параметр влияет на тренировку в случаях, когда исходное входное изображение имеет square форму, и в случае, когда оно не квадратное?

Answer 1

В архитектуре SSD есть шкалы для якорей, которые фиксируются впереди, например, линейные значения в диапазоне 0,2-0,9.Эти значения относятся к размеру изображения.Например, для данного изображения 320x320 наименьшая привязка (с соотношением 1: 1) будет 64x64, а наибольшая привязка будет 288x288.Однако, если вы хотите вставить в модель более крупное изображение, например, 640x640, но без изменения размеров якоря (например, поскольку это изображения далеких объектов, то нет необходимости в больших объектах; не оставляя нетронутыми размеры якоря, вы можетене для точной настройки модели в новом разрешении), тогда вы можете просто иметь base_anchor_size=0.5, то есть масштаб привязки будет 0,5 * [0,2-0,9] относительно размера входного изображения.

значение по умолчанию для этого параметра - [1.0, 1.0], что означает отсутствие какого-либо влияния.

Записи соответствуют [height, width] относительно максимального квадрата, который вы можете разместить на изображении, что означает [min(image_height,image_width),min(image_height,image_width)].Так, если, например, ваше входное изображение VGA, то есть 640x480, то base_anchor_size принимается относительно [480,480].