(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...
Anchor-free 的检测算法可分为anchor-point的算法和key-point的算法。Anchor-point 检测器通过预测目标中心点,边框距中心点的距离或目标宽高来检测目标,本质上和anchor-based算法相似,此类算法有FCOS,CenterNet等;而key-point方法是通过检测目标的边界点(如:角点),再将边界点组合成目标的检测框,典型的此类算法包括Corn...
(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...
如图开始那张图所示,左上角与右下角两个 Corner Pooling 层之后,分别接了 3 个预测量,这 3 个预测量的意义分别如下: Heatmaps:角点热图,预测特征图中可能出现的角点,大小为 C×W×H,C 代表类别数,以左上角点的分支为例,坐标为 (c,x,y) 的预测点代表了在特征图上坐标为 (x,y) 的点是第 c 个类...
YOLO经过这么多年的发展,在预测方式从YOLOv1的anchor free再到YOLOv2,v3,v4,v5和PP-YOLOv1,v2的anchor base,结果历史是个圈兜兜转转到了YOLOX与PP-YOLOE又回到了anchor Free方式,当时在YOLOv2时从anchor free到anchor base精准度下降但是回归率提升了,因此当时YOLO作者Joseph Redmon选择拥抱anchor base,在anchor...
anchor-free对象检测网络CornerNet详解 以前的对象检测网络 主要是两类对象检测方法 一类是以Faster-RCNN/Mask-RCNN为代表的two-stage检测器,第一阶段通过RPN网络产生大量的推荐区域,第二阶段通过对这些区域分类输出实现对象检测。这类方法的共同点就是算法精度比较高但是速度比较慢。
与PP-YOLOE又回到了anchor Free方式,当时在YOLOv2时从anchor free到anchor base精准度下降但是回归率提升了,因此当时YOLO作者Joseph Redmon选择拥抱anchor base,在anchor base时代COCO的Map被不断刷高,但是anchor的引入又带来了一群很麻烦的超参数,在FCOS论文中又开始嫌弃anchor base,于是又把目光放回到了anchor free...
anchor-free 除了上面说的分别确定中心点和边框之外,还有另一种 bottom-up 的套路,以 CornerNet 为代表。如果说上面的 anchor-free 的方法还残存着区域分类回归的思想的话,这种套路已经跳出了这个思路,转而解决关键点定位组合的问题。 anchor-free 和 anchor-based 的结合 ...
在本文中,来自旷视的研究者提出高性能检测器 YOLOX,并对 YOLO 系列进行了经验性改进,将 Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入 YOLO。获得了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP,而且取得了极具竞争力的推理速度。 随着目标检测技术的发展,YOLO 系列始终追寻可以实时应用的最佳速度和准确率权衡。学...
未来可以进一步优化Anchor Free分支的设计，提高检测效率和准确性。利用更智能的方法选择特征层：探索更智能的特征层选择策略，以更好地适应不同尺度和形状的目标。综上所述，FSAF策略通过基于语义信息的特征选择，为目标检测中的尺度变化问题提供了新的解决方案，具有广阔的应用前景和进一步优化的空间。