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关于RFD和阶段因子的理解 #30
Closed
little-spoon opened this issue
Feb 5, 2023
· 2 comments
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关于RFD和阶段因子的理解 #30
little-spoon opened this issue
Feb 5, 2023
· 2 comments
Comments
Owner
Chasel-Tsui
commented
Feb 8, 2023
您好,感谢关注 |
little-spoon
closed this as completed
Feb 8, 2023
Author
little-spoon
commented
Feb 8, 2023
via email
感谢您的回答!
…------------------ 原始邮件 ------------------
发件人: "Chasel-Tsui/mmdet-rfla" ***@***.***>;
发送时间: 2023年2月8日(星期三) 中午1:24
***@***.***>;
***@***.******@***.***>;
主题: Re: [Chasel-Tsui/mmdet-rfla] 关于RFD和阶段因子的理解 (Issue #30)
您好,感谢关注
(1)对公式6进行归一化后是可以选择的RFD之一,RFD越大则越相似
(2)可以,这里的RFDC是为了区分归一化前的值和归一化后的
(3)是的,计算gt和特征点的相似度的时候可以得到一个矩阵,这里的矩阵的每一行表示一个gt,每一列表示一个特征点,矩阵里的每一个元素都是RFD,即分数
(4)是的
(5)图1中的RFD即公式8计算出来的值,可以理解为该处的特征点对检测的贡献大小
(6)这里是一个启发式操作,特别是在AI-TODv2上,可能有部分gt和其他gt共享特征点,一次匹配无法获得足够的特征点。乘以beta后再匹配一次能补足一些样本。个人觉得这个地方有一些改进空间,比如在训练过程中动态计算感受野,然后再计算距离,可能会准确一些,不过会带来一些额外计算开销。
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您好,在阅读论文是我对RFD的含义有一些不理解的地方,希望能得到您的回答:
(1)在论文中提到用感受野距离(RFD)来直接测量高斯感受野与GT之间的相似度,后文提到用KL散度来作为感受野距离候选,请问公示6计算出来的值与RFD之间是什么关系呢?这个“距离”到底是指的什么距离呢?
(2)如果不使用Wasserstein距离作为感受野距离候选(即不存在候选的概念),公示8是否能直接写作RFD=1/(1+RFD)?
(3)3.3 节中提到的特征点与gt直接RFD评分矩阵,这个“分数”是值公式6计算的结果吗?如果不是,那是指什么呢?
(4)关于掩码m,是否表示当这个特征点被赋值正标签后,对应的m的值为1,否则为0?
(5)在图1中的画出的RFD,是一个具象的表示特征点与gt之间距离的值吗?还是一个抽象的衡量正态分布感受野与gt直接相似度的值?图中所表现出的“高度”,是否是指“该处对检测的贡献大小(即权重)”?
(6)关于阶段因子β,为什么乘以β以后就可以提高召回率减少异常值呢?
非常感谢您能回答我的问题,祝您生活愉快!
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