公开(公告)号：CN112613462B

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202011604949.4

申请日：2020-12-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张羽 ,  王文中 ,  罗斌 ,  汤进

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及到了计算机视觉领域，具体公开了一种加权交并比方法，包括步骤A1：获取真值框G坐标锚框A坐标；步骤A2：计算每个真值框G和锚框A之间的交集I；步骤A3：计算每个真值框G和锚框A之间的并集U；步骤A4：给真值框G和锚框A的每个位置赋予权重；步骤A5：计算加权交并比值。本发明通过对目标框内的每个位置赋予不同的权重，提供一种更加合理的度量两个轴向包围盒重叠程度的方法，来解决交并比相同情况下，不同位置的预测框P评测准确度相同的问题，同时本发明可用作回归损失函数进行目标检测模型训练。本发明在目标检测模型评估时作为评测标准也表现更加鲁棒。

公开(公告)号：CN112613462A

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN202011604949.4

申请日：2020-12-29

Applicant: 安徽大学

Inventor： 张羽 ,  王文中 ,  罗斌 ,  汤进

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及到了计算机视觉领域，具体公开了一种加权交并比方法，包括步骤A1：获取真值框G坐标锚框A坐标；步骤A2：计算每个真值框G和锚框A之间的交集I；步骤A3：计算每个真值框G和锚框A之间的并集U；步骤A4：给真值框G和锚框A的每个位置赋予权重；步骤A5：计算加权交并比值。本发明通过对目标框内的每个位置赋予不同的权重，提供一种更加合理的度量两个轴向包围盒重叠程度的方法，来解决交并比相同情况下，不同位置的预测框P评测准确度相同的问题，同时本发明可用作回归损失函数进行目标检测模型训练。本发明在目标检测模型评估时作为评测标准也表现更加鲁棒。