(1)基于角点的anchor free目标检测 (2)基于中心点的anchor free目标检测算法 (3)基于全卷积的anchor free目标检测 (1)基于角点的anchor free目标检测 基于角点的目标检测方法通过组合从特征图中学习到的角点对, 来预测边框. 这种方法不需要设计锚框, 减少了对锚框的各种计算, 从而成为生成高质量边框的更有效的方...
1.目标检测算法一般可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类,区别就在于有没有利用anchor提取候选目标框。A. anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等 fasterRCNN-设置了3种尺度3种宽高ratio一共9个anchor提取候选框B. anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等 CornerNet-...
Anchor Based和Anchor Free之间区别主要有以下两点:1.分类差异(关键正负样本定义)2.回归差异 1.分类差异: 现阶段的算法多尺度预测,即GT是由哪一个特征层和位置Anchor预测。 Anchor Based是由IoU来确定哪层和哪个位置的Anchor来预测,这个的选择是根据图像中目标物体的大小来决定。有个很牛逼名字叫启发式引导。 Ancho...
1.anchor-based模型收敛快,由于设置了anchor, 就有了回归的基础,不像anchor-free那样是从0回归,这样收敛的会更快. 2.anchor不是网络模型一部分,不是网络的本身天然的东西,好像油珠子浮在水上一样,不像anchor-free网络那样整体性好. 3.对预测目标适用性不好,当预测的对象里出现了一些宽高比很大的对象时,预测效...
anchor-free和anchor-based是两种不同的目标检测方法,区别在于是否使用预定义的anchor框来匹配真实的目标框。anchor-based方法使用不同大小和形状的anchor框来回归和分类目标,例如faster rcnn、retinanet和yolo等。anchor-free,例如fcos、atss和cornernet等。anchor-free方法比anchor-based方法更简单和灵活,但可能存在召回率...
结论从上面的实验可以得出结论,一阶段的anchor based物体检测方法和center-based anchor free的物体检测方法的本质区别在于正负样本的选取策略上。 3. 自适应样本选择 3.1 描述 之前的样本选择策略都是有一些敏感的超参数的,比如anchor based方...
anchor free收敛慢,存在漏检的情况,人工可操作性不大,不太适合业务场景。 区别1:定位方式 Anchor-based方法使用预先设定的锚点来确定候选框位置和大小;Anchor-free方法则不需要预先设置锚点,直接从特征图中推断物体位置和大小。 区别2:锚点数量 Anchor-based方法需要人工设定一系列锚点来生成候选框;Ancho...
1、指出基于Anchor-based的目标检测器和Anchor-free的检测器之间的本质区别实际上是如何定义正样本和负样本。 2、提出一种自适应训练样本选择算法,以根据目标的统计特性自动选择正样本和负样本。在图像上的每个位置使用多个Anchors来检测目标是无用的操作。