在计算Loss值之前，作者设置了anchors的标定方法.正样本标定规则：
1) 如果Anchor对应的reference box与ground truth的IoU值最大，标记为正样本；
2) 如果Anchor对应的reference box与ground truth的IoU>0.7，标记为正样本.事实上，采用第2个规则基本上可以找到足够的正样本，但是对于一些极端情况，例如所有的Anchor对应的reference box与groud truth的IoU不大于0.7,可以采用第一种规则生成.
3) 负样本标定规则：如果Anchor对应的reference box与ground truth的IoU<0.3，标记为负样本.
4) 剩下的既不是正样本也不是负样本，不用于最终训练.
5) 训练RPN的Loss是有classification loss （即softmax loss）和regression loss （即L1 loss）按一定比重组成的.
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本文标题：MaskRcnn中的NMS参数设置
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bqugyftx.html
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