而FCOS,正是anchor-free中的佼佼者。 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anch...
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...
1)为了解决anchor-free的方式在真实边框重叠带来的模糊性和低召回率(不像anchor-based可以有多重不同尺寸的anchor),FCOS采用类似FPN中的多级检测,就是在不同级别的特征层检测不同尺寸的目标。 2)为了解决距离目标中心较远的位置产生很多低质量的预测边框,FCOS提出了一种简单而有效的策略来抑制这些低质量的预测边界框...
Anchor-based和Anchor-free是目标检测的两类典型方法,虽然Anchor-free方法近年来获得了更多的重视,但Anchor-based方法也有Anchor-free方法所不具备的优势。本视频从形式上区分了两者,然后全面分析了两者的优劣势。同时,这两类方法并不是对立的,未来,两者有很大概率会
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。
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...
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: ...
anchor based收敛快,可操作性大,适合业务场景。anchor-based的可操作性大指的是可以通过设置anchor的形状来引入先验 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...
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 生成的 proposal,但是 RPN 本身仍然是对滑窗方式产生的 anchor ...