3. FCOS可以作为二阶检测器的区域建议网络(RPN),其性能明显优于基于锚点的RPN算法。 4. FCOS可以经过最小的修改便可扩展到其他的视觉任务,包括实例分割、关键点检测。 2)算法详细介绍 1.全卷积一阶检测器 FCOS首先使用Backone CNN(用于提取特征的主干架构CNN),另s为feature map之前的总steps。 与anchor-based检...
anchor based的优点是可以产生密集的anchor box,使得网络可以直接进行目标分类和边界框回归,提高了目标召回能力,尤其对小目标检测有明显的提升。 anchor based的缺点是需要设定很多超参数,如尺度、长宽比等,这些参数很难设计,并且会影响检测性能。另外,anchor based的方法也会产生很多冗余的框,增加了计算量和内存消耗。
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...
三、算法优缺点 1. 优点 (1)anchor-based 目标检测算法在目标多尺度和多宽高的特点下仍然能够保持较高的检测精度; (2)通过回归任务对候选框的位置和尺度进行微调,可以减小候选框和真实目标之间的误差; (3)通过一次生成大量的候选框,提高了目标检测的效率。 2. 缺点 (1)anchor-based 方法的候选框生成需要耗费...
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...
优缺点 anchor-based anchor based的优点是可以产生密集的anchor box,使得网络可以直接进行目标分类和边界框回归,提高了目标召回能力,尤其对小目标检测有明显的提升。 anchor based的缺点是需要设定很多超参数,如尺度、长宽比等,这些参数很难设计,并且会影响检测性能。另外,anchor based的方法也会产生很多冗余的框,增加...
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取相同的定义,无论从一个anchor还是 解读《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection》...
细数了anchor-based的几大缺点: 1. 需要仔细去调anchor相关的超参(数量、大小、长宽比); 2. 由于anchor参数是预设的,因此在尺度差异大的物体之间往往不能都匹配得好,而且对于不同的任务还需要重新去设置这些参数; 3. 为了获得好...
在此之前,我们首先讨论一下anchor-based的算法的缺点: 对于每个预选框我们都要根据不同的任务去设置其参数,如长宽比,尺度大小,以及anchor的数量,这就造成了不同参数所导致的AP有很大的不同,同时调参耗时耗力。 产生的预选框在训练阶段要和真实框进行IOU的计算,这会占用很大的运行内存空间和时间。对于单阶段算法来...
论文阅读|目标检测之指出anchor-free和anchor-based本质区别的ATSS,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。