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了解探测器负极和正重叠范围[0 0.3]

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matpar. 2020年5月11日

回答： Harsha Priya Dagubati. 于2020年5月14日

大家好，

我试图了解[O o.3]范围的理解！

根据我的知识，这个范围指定了边界框超过0 0.3范围被认为是异常值，并系统地丢弃，下面的几点决定了物体位置和得分？!!？！？？！？

有人可以帮助我有一个简单的细分吗？

我在下面的matlab文件中阅读，但仍然让我有点困惑???? !!!

这个范围是否切换得分输出？

我也试图抑制输出，看看实际发生的事情，以获得对操作的整体视图

                    ％'positionoverlaprange'一个指定一系列的两个元素矢量
                   
                    ％边界框重叠比率在0和1之间。
                   
                    ％地区建议与地面真相重叠
                   
                    使用指定范围内的％边界框
                   
                    ％作为正面训练样本。
                   
                    ％
                   
                    ％默认值：[0.5 1]
                   
                    ％
                   
                    ％'负极源性'一个双元素矢量，指定一系列
                   
                    ％边界框重叠比率在0和1之间。
                   
                    ％地区建议与地面真相重叠
                   
                    使用指定范围内的％边界框
                   
                    ％作为负训练样本。
                   
                    ％
                   
                    默认值：[0.1 0.5]

提前谢谢您承认我的问题

2评论
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matpar. 2020年5月11日

嗨Ia，谢谢你回复我的问题！

                          rcnn = thathrcnnobjectdetector（Bcombinedata，Tlayers，选项，'负极的贪婪'，[0 0.3]）;

这就是我在哪里，并试图了解实际的范围，但它没有显示在任何地方

提供的信息来自Matlab的文档内!!H 我问我的愚蠢质疑我可以基于我的理解！

我选择了这个函数trainrcnnobjectdetector，然后程序读取内容以获得更好的理解！

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答案（1）

Harsha Priya Dagubati. 于2020年5月14日

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//www.tatmou.com/matlabcentral/answers/524628-understand-the-detector-negative-and-positive-overlap-range-0-0-3##answer_432438

你好，

如果您了解对象探测器如何工作，则此重叠范围可能会更有意义。这个特别 trainecnnobjectdetector 方法用于训练对象检测器以检测给定图像中的多个对象。正重叠范围建议通过计算与地面真相的联盟（IOU）的交叉来处理所考虑的区域（培训图像中的子部分）作为正面（即，包含重要对象）。与IOO在给定的负极端子谐波时，同样对待作为否定例子。

希望这有助于你！