文章首先剖析了anchor-based算法的先天不足:其检测性能深受框的尺度、宽高比及数量影响,例如,RetinaNet在COCO上通过精细调整这些参数,AP能提升4%;同时,因数据集差异,这些与anchor相关的参数需重新设计,导致普适性受限;此外,为精准匹配图像中的物体,需预设大量anchor,引发正负样本的严重失衡;且训练时需计算所有IOU值,复...
anchor-based类算法的检测性能受到框的尺度、宽高比以及数量的影响比较大，例如使用RetinaNet通过精细的调整...
在自然图像中,基于深度学习的目标检测技术包括anchor-based和anchor-free两大类。 1、基于anchor-based的技术包括一个阶段和两个阶段的检测。其中一阶段的检测技术包括SSD,DSSD,RetinaNet,RefineDet,YOLOV3等,二阶段技术包括Faster-RCNN,R-FCN,FPN,Cascade R-CNN,SNIP等。一般的,两个阶段的目标检测会比一个阶段的精...
我们都知道按照是否出现RPN可将目标检测算法分为two-stage和one-stage,其中one-stage的一个主要代表便是YOLO系列,而根据是否存在先验锚框的定义我们也可以将其分为Anchor based和Anchor free两类,关于这两种也是各有优劣,但大趋势上好像是倾向于Anchor Free,但实际上,两者真正能够产生差别的原因在于正负样本匹配机制。...
基于软标签和样本权重优化的Anchor Free目标检测算法 与Anchor Based目标检测算法类似,基于特征点的Anchor Free目标检测算法也面临着在正负样本划分中存在模糊样本的问题,即根据特定阈值和特征点位置划分非正即负的训练样... 王灿,刘永坚,解庆,... - 《计算机科学》 被引量: 0发表: 2022年 基于anchor free的目标检...
本文介绍了Anchor-Free目标检测中的两大创新技术——平滑标签分配与动态IoU匹配,通过详细解析其原理、优势及应用实例,展示了这两项技术如何提升检测精度与效率,为非专业读者揭示复杂技术背后的简洁与实用。
在计算机视觉领域,目标检测作为一项关键技术,旨在准确识别图像或视频中的目标对象,并确定其位置。而Anchor,作为目标检测算法中的核心概念,扮演着至关重要的角色。本文将简明扼要地介绍Anchor的基本原理,并深入探索其在多个应用场景中的广泛应用。 Anchor的基本原理 Anchor,顾名思义,是指一组预定义的框(bounding boxes)...
Anchor在目标检测中的奥秘 在计算机视觉领域,目标检测是一项至关重要的技术,旨在从图像或视频中识别出特定对象的位置和类别。而在这一过程中,Anchor作为一种预定义的框,起到了举足轻重的作用。简而言之,Anchor是目标检测算法中用于采样图像中不同位置、尺度和长宽比例区域的工具,为模型提供了一组初始的候选区域。 Anc...
在两个公共检测数据集上,LEOD在各种设置下都优于Baseline。 作者的方法在完全标记设置下仍然有效,并可扩展到更大的检测器,实现了新的最先进性能。 2 Related Work 基于事件的目标检测。现有的基于事件的目标检测器可以主要分为两类,取决于它们是否利用事件的异步性质。一类工作探索事件的稀疏性,并使用图神经网络(GNN...
本发明采用的技术方案如下:一种基于anchor-free目标检测算法的非极大值抑制方法,包括以下步骤:采用centernet网络模型对目标检测图像进行识别,以获取含有目标物的热图;根据所述热图获取所述目标物的目标特征点;采用n*n的maxpooling对所述目标特征点以及所述目标特征点周围的(n2-1)个特征点进行非极大值抑制,以获取置信...