深度学习(七十二)ssd物体检测

def ssd_anchor_one_layer(img_shape,feat_shape,sizes,ratios,step,offset=0.5,dtype=np.float32):# 计算每个default center归一化后的坐标，因为是center，所以要加offsety, x = np.mgrid[0:feat_shape[0], 0:feat_shape[1]]y = (y.astype(dtype) + offset) * step / img_shape[0]x = (x.astype(dtype) + offset) * step / img_shape[1]y = np.expand_dims(y, axis=-1)x = np.expand_dims(x, axis=-1)num_anchors = len(sizes) + len(ratios)h = np.zeros((num_anchors, ), dtype=dtype)w = np.zeros((num_anchors, ), dtype=dtype)#第一种默认的default box的情况，也就是正方形，正方形的边长为skh[0] = sizes[0] / img_shape[0]w[0] = sizes[0] / img_shape[1]di = 1#第二种默认的default box情况，也是正方形，只不过正方形的边长为sqrt(sk * sk+1)if len(sizes) > 1:h[1] = math.sqrt(sizes[0] * sizes[1]) / img_shape[0]w[1] = math.sqrt(sizes[0] * sizes[1]) / img_shape[1]di += 1#第三种~第六种default box，矩形边长比例为2、0.5,3,1/3的情况，对于conv4、和最后两层没有3、1/3两种default boxfor i, r in enumerate(ratios):h[i+di] = sizes[0] / img_shape[0] / math.sqrt(r)w[i+di] = sizes[0] / img_shape[1] * math.sqrt(r)return y, x, h, w

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