目标检测中bounding box的几种表示形式

目标检测中bounding box的几种表示形式1.xyxy型（x_min,y_min,x_max,y_max）VOC边框表示法2.tlwh型（x_min,y_min,width,height）coco边框表示法3.xywh型（x_center,y_center,width,height）yolo边框表示法

dorisx

5442人浏览 · 2021-09-12 19:26:16

dorisx · 2021-09-12 19:26:16 发布

目标检测中bounding box的几种表示形式

1.xyxy型（x_min,y_min,x_max,y_max）

     VOC边框表示法

请添加图片描述

2.tlwh型（x_min,y_min,width,height）

     coco边框表示法

请添加图片描述

3.xywh型（x_center,y_center,width,height）

     yolo边框表示法

请添加图片描述

DAMO开发者矩阵

DAMO开发者矩阵，由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起，致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果，搭建高质量的交流与分享平台，推动技术创新与产业应用链接，围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。

更多推荐

DreamZero技术解析：当世界模型成为机器人“物理大脑”

DAMO开发者矩阵

硬实时·强生态：鸿道Intewell硬实时操作系统

DAMO开发者矩阵

【随手记】Covariant’s Brain Service和gRPC谷歌远程过程调用

高性能：HTTP/2 + Protobuf，高吞吐量、低延迟实时双向通信：机器人和 Brain Service 可持续交换数据支持流式数据：感知数据和动作指令都是连续流跨语言系统支持：简化分布式开发正是 gRPC 的这些特性，使得 Covariant 的机器人系统能够像“智能团队”一样高效协作，实现真正的工业自动化智能。