滑动 window 检测器步幅 - 对象检测
Sliding window detector stride - Object detection
如果我有一个宽512高640的图像,我使用宽48高72的滑动window,当检测器在图像的'boundaries'处我应该做什么稍微出界了?我是忽略那个区域还是可以裁剪和 运行 分类器?
有几种常见的方法可以解决这个问题。
- 用零填充边界。最好在两边均匀地垫上它。
- 在边缘用重复值填充边界。
- 类似于2.,有些人用图像的镜像(即翻转)版本平铺边界并剪掉多余的部分。
- 忽略它。这会导致较小的输出。
选择取决于您对 algorithm/model 的应用和假设。
由于您正在进行滑动 window 对象检测,如果您的 window 足够小,那么 1.、2. 和 4 是不错的选择。尝试它们并根据在验证数据集上获得的结果来决定。
如果我有一个宽512高640的图像,我使用宽48高72的滑动window,当检测器在图像的'boundaries'处我应该做什么稍微出界了?我是忽略那个区域还是可以裁剪和 运行 分类器?
有几种常见的方法可以解决这个问题。
- 用零填充边界。最好在两边均匀地垫上它。
- 在边缘用重复值填充边界。
- 类似于2.,有些人用图像的镜像(即翻转)版本平铺边界并剪掉多余的部分。
- 忽略它。这会导致较小的输出。
选择取决于您对 algorithm/model 的应用和假设。
由于您正在进行滑动 window 对象检测,如果您的 window 足够小,那么 1.、2. 和 4 是不错的选择。尝试它们并根据在验证数据集上获得的结果来决定。