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IoU预测的概率锚分配用于对象检测 姜金和熙锡李。 这是基于和 Probabilistic Anchor Assignment with IoU Prediction for Object Detection的PyTorch实现（）。 笔记 现在，该代码支持PyTorch 1.6 。 在可以使用PAA。非常感谢的出色工作！ 介绍 在对象检测中，确定将哪些锚分配为正样本或负样本（称为锚分配）已被公认为是可以严重影响模型性能的核心过程。在本文中，我们提出了一种新颖的锚点分配策略，该策略根据模型的学习状态将锚点自适应地分为正样本和负样本，用于地面真值边界框，从而能够以概率方式推理出分离。为此，我们首先计算以模型为条件的锚点的分数，并对这些分数拟合概率分布。然后使用根据锚概率分为正样本和负样本的锚对模型进行训练。此外，我们调查了培训和测试目标之间的差距，并建议预测检测到的盒子的交集在交集上，以作为

对数据进行活动窗口均值处理，根据其均值进行数据分类，具有时间连贯性。matlab代码