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Ground Truth와 Selective Search 두개의 IOU를 구하는데 0.3 이하가 Background인건 알겠는데 0.3 이상인데 GT가 아닌 경우가 있나요?? 원래 IOU자체가 GT랑 SS두개로 확률을 구하는것이 아닌가요??
그리고 Feature Map통과하고 Flatten적용후 Bounding Box Regression이 하나의 Layer로 붙는건가요?? 정확히 적용되는 위치가 궁금합니다!! 적용후 원래 S.S 2000개의 Box들이 dx(p), dy(p), dw(p), dh(p)가 학습해나가면서 IOU에 따라 걸러지고, 위치가 바뀌는건가요?? 아니면 역전파로 처음 S.S까지 가는건가요??
항상 감사합니다 ^_^
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안녕하십니까,
1. Ground Truth와 Selective Search 두개의 IOU를 구하는데 0.3 이하가 Background인건 알겠는데 0.3 이상인데 GT가 아닌 경우가 있나요?? 원래 IOU자체가 GT랑 SS두개로 확률을 구하는것이 아닌가요??
=> 0.3이상인데 GT인 경우는 무시하십시요. 제가 최초에 논문을 이해했을 때문 background와 0.3 이상으로 겹치는 부분은 아예 무시하는 걸로 이해했습니다만, 다시 논문을 보니 명확하지 않군요.
그리고 Feature Map통과하고 Flatten적용후 Bounding Box Regression이 하나의 Layer로 붙는건가요?? 정확히 적용되는 위치가 궁금합니다!! 적용후 원래 S.S 2000개의 Box들이 dx(p), dy(p), dw(p), dh(p)가 학습해나가면서 IOU에 따라 걸러지고, 위치가 바뀌는건가요?? 아니면 역전파로 처음 S.S까지 가는건가요??
=> 논문에는 자세히 기술하진 않지만 regression이니까 최종적으로는 한개의 Dense Layer로 붙었을 것입니다.
2000개의 박스 중 IOU 0.5 이상인 Box만 작용해서 학습해 나갑니다. 역전파를 SS까지 하지 않습니다.