(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
1.目标检测算法一般可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类,区别就在于有没有利用anchor提取候选目标框。A. anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等 fasterRCNN-设置了3种尺度3种宽高ratio一共9个anchor提取候选框B. anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等 CornerNet-...
到目前为止,我们可以知道:anchor-base和anchor-free的性能差异本质区别在于正负样本定义不同。那么其不同具体在哪里? 对于1和2两个输出预测层,retinanet采用统一阈值iou,可以确定上图蓝色1位置是正样本,而对于fcos来说,有2个蓝色1,其表明fcos的定义方式会产生更多的正样本区域,这种细微差距就会导致retinanet的性能比fco...
1.anchor-based模型收敛快,由于设置了anchor, 就有了回归的基础,不像anchor-free那样是从0回归,这样收敛的会更快. 2.anchor不是网络模型一部分,不是网络的本身天然的东西,好像油珠子浮在水上一样,不像anchor-free网络那样整体性好. 3.对预测目标适用性不好,当预测的对象里出现了一些宽高比很大的对象时,预测效...
指出了anchor based和anchor free方法分本质区别在于如何选择正负样本。 提出了基于物体统计特性自适应的选择正负样本的方法。 指出了在单个空间位置上叠加多个anchor来做物体检测是没什么用的。 没有增加任何的开销,在MS COCO上达到了SOTA。 2. Anchor-based和Anchor-free方法的区别分析 2.1 去掉不相干的东西 我们使用...
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...
Anchor Based和Anchor Free之间区别主要有以下两点:1.分类差异(关键正负样本定义)2.回归差异 1.分类差异: 现阶段的算法多尺度预测,即GT是由哪一个特征层和位置Anchor预测。 Anchor Based是由IoU来确定哪层和哪个位置的Anchor来预测,这个的选择是根据图像中目标物体的大小来决定。有个很牛逼名字叫启发式引导。
由于没有使用矩形框作为先验知识,Anchor-free方法在处理一些形状不规则或大小变化较大的目标时具有更好的性能。 3. 目标检测的其他关键组件 除了Anchor-based和Anchor-free两种主要方法外,目标检测还涉及许多其他关键组件,如Backbone、Neck、Label-Assignment和NMS等。 Backbone是目标检测网络的基础部分,负责提取图像的特征...
1、指出基于Anchor-based的目标检测器和Anchor-free的检测器之间的本质区别实际上是如何定义正样本和负样本。 2、提出一种自适应训练样本选择算法,以根据目标的统计特性自动选择正样本和负样本。在图像上的每个位置使用多个Anchors来检测目标是无用的操作。