Обзор методов Bounding Box Regression (BBR) в детекции - Башаров Илья // НКБТех
Reading club by nkbtech Сайт - nkbtech.ru Телеграм - t.me/nkb_tech В этом выпуске Reading Club НКБТех разбираем Bounding Box Regression (BBR) — ключевую часть задачи детекции объектов. Пройдёмся по типичной структуре one-stage детектора, обсудим параметризацию и ориентацию коробок (AABB), почему простые функции потерь вроде MSE/MAE часто работают плохо, и перейдём к IoU-based loss: их плюсы, ограничения и распространённые варианты GIoU и DIoU. 00:00 - Вступление 00:57 - Типичная структура 1 stage детектора 01:29 - Ориентация коробок AABB 03:24 - MSE & MAE 03:49 - Минусы MSE & MAE 06:43 - IoU-based loss functions 07:42 - Минусы IoU-based loss functions 09:01 - GloU 11:55 - Минусы GloU 13:04 - DloU
Reading club by nkbtech Сайт - nkbtech.ru Телеграм - t.me/nkb_tech В этом выпуске Reading Club НКБТех разбираем Bounding Box Regression (BBR) — ключевую часть задачи детекции объектов. Пройдёмся по типичной структуре one-stage детектора, обсудим параметризацию и ориентацию коробок (AABB), почему простые функции потерь вроде MSE/MAE часто работают плохо, и перейдём к IoU-based loss: их плюсы, ограничения и распространённые варианты GIoU и DIoU. 00:00 - Вступление 00:57 - Типичная структура 1 stage детектора 01:29 - Ориентация коробок AABB 03:24 - MSE & MAE 03:49 - Минусы MSE & MAE 06:43 - IoU-based loss functions 07:42 - Минусы IoU-based loss functions 09:01 - GloU 11:55 - Минусы GloU 13:04 - DloU