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。 这里就不详细讨论每一篇论文的方法(回复提供下载链接),下面开始主要分享一下个人的...
因而在cornernet中提出了anchor-free的目标检测算法,一种新的一步法检测算法,利用keypoint来预测bounding box,基本的步骤就是检测keypoint(detect)然后组合和keypoint得到位置预测(group) 第一篇论文:CornerNet 论文地址: CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 论文提出采用keypoint来预测bbox,也就是预测一...
目标检测:anchor-free论文(一) 目前anchor free目标检测主要有两种思路:一是基于提取目标关键点,将目标用关键点表征而不是常用的bounding box,例如CornerNet、CenterNet、ExtremeNet和RepPoints;而是基于segmentation的dense predition,例如早期的DenseNet、Yolo,近期的FCOS、FoveaBox。首先从基于segmentation思路的几篇论文开始。
可以看到CenterNet的精度吊打了YOLOv3,并且完全的Anchor-Free使得我们看到了目标检测更好的思路,这篇论文我觉得应该是2019年目标检测领域最有价值的论文之一了。 贴一个预测可视化效果图看看。 结论 这篇论文可以让我们理解什么是真正的Anchor-Free,并且另外一个重要点的是这种方法将检测,姿态估计,甚至分割都可以统一起来...
本着学习的态度,我将从Anchor Free的起源开始讲起,这是一个持续更新的系列。今天先来讲一下CVPR 2015的DenseBox,这项工作算是Anchor Free的起源。不得不说接近3-4年时间,Anchor Free才大火起来,由此看来这篇论文确实高瞻远瞩。论文地址和代码实现见附录。
本文来聊一聊Anchor-Free领域耳熟能详的CenterNet。 原论文名为《Objects as Points》,有没有觉得这种简单的名字特别霸气,比什么"基于xxxx的xxxx的xxxx论文"帅气多了哈。 虽然这名字够短,但是内容却非常充实。将物体看成点进行检测,那么应用主要有以下三点 ...
论文代码:https://github.com/Duankaiwen/CPNDet 本文为CenterNet作者发表的,作者认为anchor-free方法通常会出现大量的误检,需要一个独立的分类器来提升检测的准确率。于是结合anchor-free方法和two-stage范式提出了Corner-Proposal-Network(CPN),完整的结构如图2所示。首先使用anchor-free方法提取关键点,遍历关键点组合成...
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。 这里就不详细讨论每一篇论文的方法(回复提供下载链接),下面开始主要分享一下个人的...
目标检测篇 - YOLO V1论文笔记（Anchor-free）摘要 我们提出了YOLO，一种新的物体检测方法，之前的目标检测是通过重新使用分类器来完成检测。相反，我们将目标检测抽象为一个回归问题，描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率。一个简单的神经网络通过对完整图片的进行检测，直接预测边界框和分类类别。因为整个检测...
而在上面几篇论文的anchor-free方法中,是通过另外一种手段来解决检测问题的。同样分为两个子问题,即确定物体中心和对四条边框的预测。预测物体中心时,具体实现既可以像1、3那样定义一个hard的中心区域,将中心预测融入到类别预测的target里面,也可以像2、4那样预测一个soft的centerness score。对于四条边框的预测,则...