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1. region proposal(候选区域)RP 2. 缩放(warp)
3. 边框回归 region proposal
4. IoU(region proposal与Ground Truth的窗口的交集比并集的比值)低于0.5,相当于是准确率。
5. Spatial Pyramid Pooling空间金字塔采样
spp pooling在pooling的过程中需要计算pooling后的结果对应的两个像素点反映射到feature map上所占的范围,然后在那个范围中进行取max或者取average 6. ROI:Region of interest 感兴趣的区域
ROI Pooling的过程就是将一个个大小不同的box矩形框,都映射成大小为W x H的矩形框;
7. RPN:是Region of interest的简写,指的是faster rcnn结构中,经过rpn层后,产生的
proposal对应的box框。
8. 多任务损失函数(multi-task loss) 9. RPN(Region Proposal Networks) 10.cls layer 分类层 reg layer 回归层 11. 非极大值抑制(Non-maximum suppression)
12.YOLO: You Only Look Once: Unified(统一的), Real-Time Object Detection 13.SSD:Single Shot MultiBox Detector
14. 难分样本挖掘(hard negative mining) 15. 目标包围盒或边界盒(Bounding box) 16. 候选目标对象(object proposal)
17. 基于像素区域的图像分割算法(Graph-Based Image Segmentation) -->选择性搜索算法(Selective Search) 18. 边缘盒检测算法(Edge Boxes) 轮廓组(edge group)
19. 局部二范式法(Local binary patterns)。LBP算法 20. 尺度不变特征变换(SIFT)
21. 深度置信度网络 (Deep Belief Network) 基于自编码器的网络( Stacked auto-encoder) 22. 常用符号说明:
输入图像大小为 I_w*I_h
移动步长为 stride_w、stride_h 卷积核大小为 c_w*c_h 回归层和分类层分别由 Ncls 和 Nreg 作为影响系数
23.逻辑回归:Logistics Regression
24.P(A/B) B发生的情况下A发生的概率
25. 局部响应归一化(Local Response Normalization) 26. 修正线性单元(Rectified Liner Units)
27. 估计目标网络(Region Proposal Network) 28. 非极大抑制(Non-maximum supperession) 29. 指数线性单元(exponential linear unit) 30. 重叠池化(Overlap Pooling) 31. 核函数(Kernel Function)
32. 径向基函数( radical basis function,RBF) 33. 随机隐退(Dropout)
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