第二点 · 在训练过程中,anchor-based算法对样本的标记方法是,如果anchor对应的边框与真实边框(ground truth)交并比大于一定阈值,就设为正样本,并且把交并比最大的类别作为这个位置的类别。 ·在FCOS中,如果位置(x,y)落入任何真实边框,就认为它是一个正样本,它的类别标记为这个真实边框的类别。 这样会带来一个问...
正负样本的不均衡。由于Anchor一般是根据位置密集放置,而图像中大部分区域都是背景,即负样本。这也就造成了在训练过程中正负样本的不均衡。 Anchor引入了超参。在Anchor-based算法中,通常需要设置数量、尺度、比率等超参,并且这些超参的设置对于检测性能有极大的影响。 计算量的增加。无论是对于one-stage还是two-stage...
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...
2. 缺点 (1)anchor-based 方法的候选框生成需要耗费大量的计算资源和存储空间; (2)在处理目标旋转、遮挡等特殊情况下,anchor-based 方法可能会出现较大的检测误差; (3)对于密集目标检测的任务,anchor-based 方法可能会出现漏检问题。 四、进一步发展 随着深度学习技术的不断进步,anchor-based 目标检测算法也在不断...
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》...
基于Anchor的目标检测算法主要有以下四大缺点: 1. Anchor的大小,数量,长宽比对于检测性能的影响很大(通过改变这些超参数Retinanet在COCO benchmark上面提升了4%的AP),因此Anchor based的检测性能对于anchor的大小、数量和长宽比都非常敏感。 2. 这些固定的Anchor极大地损害了检测器的普适性,导致对于不同任务,其Anchor都...
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。
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...
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...
但是Anchor-Based目标检测算法有两个缺点,其一是Anchor boxes的数量需要非常大,如在DSSD算法中超过了40000,在RetinaNet中超过了100000,当然最后只有一小部分anchor boxes会和GT框重合,这就带来了严重的正负样本不均衡问题,针对这一问题也有很多方法被提出如OHEM,Focal Loss, GHM Loss等等。而另外一个缺点是Anchor-Based...