computer-vision - Fast-RCNN 最终边界框

Question

我一直在玩Fast-RCNN一段时间，但仍然无法获得一些核心机制。

在教程幻灯片(http://tutorial.caffe.berkeleyvision.org/caffe-cvpr15-detection.pdf 的第 28 页)中，他们有一个示例输出，每个对象只有一个边界框:

http://s22.postimg.org/7rbu05xbl/Screen_Shot_2015_12_04_at_2_19_57_PM.png

具体来说，对所有区域提议(https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/blob/master/lib/fast_rcnn/test.py#L324)执行非最大抑制，但在我的情况下，它仍然包含图像中每个对象的数十个区域。

我的边界框如下所示，阈值为 0.99:

http://s29.postimg.org/oc33ujgrb/foo.jpg

重叠区域的边界框如何以及在哪里最终确定为一个？

Answer 1

非最大抑制绝对应该过滤掉示例图像中的重叠边界框。
再次检查您是否正确使用它，并在使用网络输出微调初始边界框后执行此操作。