(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法. 基于角点的anchor free目标检测模型主要有CornerNet和CornerNet的优化CornerNet-Lite. CornerNet网络的整体思路是,首先...
只有一个 anchor,但预测的对象是基于这个 anchor 来匹配的,而在 anchor-free 的方法中,通常是基于这个点来匹配的。 3. anchor-free 的局限性 虽然上面几种方法的精度都能够与 RetinaNet 相媲美,但也没有明显优势(或许速度上有),离两阶段和级联方法相差仍然较远。和 anchor-based 的单阶段检测器一样,instance-...
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...
本文认为,anchor based和anchor free物体检测方法的本质区别在于如何选择样本,文章通过实验验证了这个想法,并提出了一种自动选取样本的方法,在不引入任何计算量的情况下,提升了效果,并且可以认为是没有任何超参数。 论文:https://arxiv.org/...
三、anchor-free和anchor-based 二者的区别在于是否利用anchor提取候选框[^2] 从anchor回归属于anchor-based类,代表如faster rcnn、retinanet、YOLOv2 v3、ssd等, 从point回归属于anchor-free类,代表如cornernet、extremenet、centernet等, 二者融合代表如fsaf、sface、ga-rpn等。
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...