target.py正样本问题？不同的gt选择同一个anchor?

[chenying99]

合并两部分正样本索引

positive_bool_matrix = tf.logical_or(gt_iou_max_bool, anchors_iou_max_bool)

感觉按照target.py文件前面的规则，有可能不同的gt选择了同一个anchor；

而后面的逻辑选择正样本anchor时，每次随机抽取一部分（正样本anchor），其中会不会多次出现同一个anchor选择了不同的gt? 或者不同epoch中，同一张图片里面，相同索引的anchor选择了不同的gt?

[yizt]

理论上有可能，只要GT之间没有很高的重叠，就不会出现一对多的情况

在 2021年6月23日，下午2:06，chenying99 @.***> 写道：

合并两部分正样本索引

positive_bool_matrix = tf.logical_or(gt_iou_max_bool, anchors_iou_max_bool) 感觉按照target.py文件前面的规则，有可能不同的gt选择了同一个anchor；

而后面的逻辑选择正样本anchor时，每次随机抽取一部分（正样本anchor），其中会不会多次出现同一个anchor选择了不同的gt?

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[chenying99]

理论上有可能，只要GT之间没有很高的重叠，就不会出现一对多的情况 … 在 2021年6月23日，下午2:06，chenying99 @.***> 写道： 合并两部分正样本索引 positive_bool_matrix = tf.logical_or(gt_iou_max_bool, anchors_iou_max_bool) 感觉按照target.py文件前面的规则，有可能不同的gt选择了同一个anchor； 而后面的逻辑选择正样本anchor时，每次随机抽取一部分（正样本anchor），其中会不会多次出现同一个anchor选择了不同的gt? — You are receiving this because you are subscribed to this thread. Reply to this email directly, view it on GitHub <#30>, or unsubscribe https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/ABV2STZMWYV6QNPQDXQLZF3TUF2UXANCNFSM47FCQZLA.

我的困惑就是，当gt去匹配iou最大的anchor的时候，逻辑上有可能有多个gt找到了同一个anchor ...

这会导致在训练时这些（带歧义的）anchor的gt编码是不固定的，搞得模型有点无所适从...

（当然正如up主所说，只要GT之间没有很高的重叠，这种概率应该是比较小的）