作者通过试验证明了,anchor-base和anchor-free的gap主要来自于第一点:classification,及核心区别在于二者正负样本的选取方式不同。具体有什么样的不同,如下图: 第一...提出了anchor-based和anchor-free检测器的显著区别主要在于如何定义正、负训练样本,从而导致两者之间的性能差距。如果他们在训练中对正样本和负样本采...
一、探索与革新 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...
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...
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,预测效果没有anchor-free算法好. 4.feature map上1个像素点预测的对象个数不同,anchor-based 1个像素点可以预测多个对象,anchor-free只能预测一个对象. 5.anchor-based算法平滑行不够,虽然featuremap上1个像素点设置多个anchor, 但是回归的目...
Anchor-Free 基于Anchor-Free的目标检测算法有两种方式,其一就是我们前几篇提到的关键点检测方法,通过定位目标物体的几个关键点来限定它的搜索空间;其二是通过目标物体的中心点来定位,然后预测中心到边界的距离。最直接的好处就是不用在训练之前对当前训练数据聚类出多个宽高的anchor参数了。
(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...
优点是泛化能力强、框架更简洁、异常尺度目标检测精度高,缺点是不适合进行通用目标检测,适用多尺度目标检测、小目标检测等,精度低于基于锚框的算法。 在论文中,作者指出导致Anchor based与Anchor free性能差距的原因是正负样本匹配策略导致的,并对此进行了实验验证,并由此提出了一种自适应训练样本选择方法(Adaptive Trainin...
目标检测中的anchor-based 和anchor free 1. anchor-free 和 anchor-based 区别 深度学习目标检测通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。在单阶段检测器中,这些候选区域就是通过滑窗方式产生的 anchor;在两阶段检测器中,候选区域是 RPN
Anchor-Based的Two-stage目标检测算法 基于CNNs的目标检测算法主要有两条技术发展路线:anchor-based和anchor-free方法,而anchor-based方法则包括一阶段和二阶段检测算法(二阶段目标检测算法一般比一阶段精度要高,但一阶段检测算法速度会更快)。Two-stage算法主要分为以下两个阶段: ...
目前一些anchor free论文都开始分析anchor based的缺点了。看了一些大致记录如下: Anchor-based 方法处理的尺度范围虽小,但更精准;Anchor-free 方法覆盖的尺度范围较大,但检测小尺度的能力较低。 Anchor-based 和 Anchor-free 方法的输出在定位方式和置信度得分方面差异显著,直接合并两个输出困难很大,具体原因如下: ...