(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...
anchor-based 的目标检测算法难以端到端训练:一个目标会对应多个anchor box,需要使用后处理 NMS 抑制掉重复的 box,这种后处理是难以微分的, 因而大多数检测器不是端到端的训练。 centernet优点: (1)每个目标使用 bbox中心点表示,目标尺寸、方位、姿态等其他属性,从位于中心位置的图像特征回归得到。 (2)将图片输入...
对于特征图上的每个位置,将其映射回原始图片上的坐标,差不多刚好位于位置的感受野中心附近,与基于anchor的检测器将输入图片上的位置视为anchor box中心点并对这些 anchor box 的目标边界框进行回归不同,FCOS直接回归每个位置的目标边界框,也就是Detector 直接将 location 视为训练样本而不是将 anchor box 视为训练样...
(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...
一、anchor free 概述 1、 先要知道anchor 是什么(这需要先了解二阶段如faster rcnn,一阶检测器如YOLO V2以后或SSD等)。 在过去,目标检测通常被建模为对候选框的分类和回归,不过,按照候选区域的产生方式不同,分为二阶段(two-step)检测和单阶段(one-step)检测,前者的候选框通过RPN(区域推荐网络)网络产生proposa...
DenseBox是早期的Anchor-free目标检测算法,当时R-CNN系列在小物体的检测上有明显的瓶颈,所以作者提出DenseBox,在小物体的检测也有不错的表现。在DenseBox提出的早些时间,著名的Faster R-CNN出现了,其强大的性能主导了目标检测算法往anchor-based的方向发展。直到FPN的出现,Anchor-free算法的性能才有了很大的提升,...
目标检测中的Anchor Free方法主要包括以下几种：CornerNet：基本思想：将目标检测问题转化为对关键点的检测与匹配问题，通过左上角和右下角两个点来确定一个目标框。网络结构：使用Hourglass网络作为基础网络，有两个分支，一个预测左上角关键点，另一个预测右下角关键点。关键组件：热力图：用于预测每个点...
PP-YOLOE-R是基于PP-YOLOE的高效anchor-free旋转目标检测器,作者在PP-YOLOE-R中引入了一系列有用的技巧,以提高检测精度,同时减少额外参数和计算成本PP YOLOE-R-I和PP YOLOE-R-x在DOTA 1.0数据集上分别达到78.14和78.28 mAP,使用单尺度训练和测试,这几乎优于所有其它旋转目标检测器。通过多尺度训练和测试,PP...
“一阶段”代表着它没有RPN,无需像两阶段算法那样先产生目标候选区域,再基于这些区域去预测。因此简单许多、计算量也少。 另外,它还是anchor-free。这玩起来可轻松太多了,为何?因为没有一系列和anchor相关的超参(anchor数量、大小、长...