2D目标检测正负样本分配集合

一:CenterNet

  1. Center point based正负样本分配方式:中心像素分配为当前目标。
  2. 如果同类的两个高斯核具有交叠的情况,我们逐元素【像素】的选取最大值。
  3. Center point based 正样本分配方式的缺点:如果两个不同的物体完美匹配,它们可能共享相同的中心。在这个场景下,CenterNet只能预测其中一个物体。
相关推荐
飞哥数智坊9 小时前
GPT-5-Codex 发布,Codex 正在取代 Claude
人工智能·ai编程
倔强青铜三9 小时前
苦练Python第46天:文件写入与上下文管理器
人工智能·python·面试
虫无涯10 小时前
Dify Agent + AntV 实战:从 0 到 1 打造数据可视化解决方案
人工智能
Dm_dotnet12 小时前
公益站Agent Router注册送200刀额度竟然是真的
人工智能
算家计算13 小时前
7B参数拿下30个世界第一!Hunyuan-MT-7B本地部署教程:腾讯混元开源业界首个翻译集成模型
人工智能·开源
机器之心13 小时前
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
人工智能·openai
Juchecar14 小时前
交叉熵:深度学习中最常用的损失函数
人工智能
林木森ai14 小时前
爆款AI动物运动会视频,用Coze(扣子)一键搞定全流程(附保姆级拆解)
人工智能·aigc
聚客AI15 小时前
🙋‍♀️Transformer训练与推理全流程:从输入处理到输出生成
人工智能·算法·llm
BeerBear16 小时前
【保姆级教程-从0开始开发MCP服务器】一、MCP学习压根没有你想象得那么难!.md
人工智能·mcp