MaskRcnn中的NMS參數設置

在計算Loss值之前，作者設置了anchors的標定方法.正樣本標定規則：

1)? 如果Anchor對應的reference box與ground truth的IoU值最大，標記為正樣本；

2)? 如果Anchor對應的reference box與ground truth的IoU>0.7，標記為正樣本.事實上，采用第2個規則基本上可以找到足夠的正樣本，但是對於壹些極端情況，例如所有的Anchor對應的reference box與groud truth的IoU不大於0.7,可以采用第壹種規則生成.

3)? 負樣本標定規則：如果Anchor對應的reference box與ground truth的IoU<0.3，標記為負樣本.

4)? 剩下的既不是正樣本也不是負樣本，不用於最終訓練.

5)? 訓練RPN的Loss是有classification loss （即softmax loss）和regression loss （即L1 loss）按壹定比重組成的.

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