anchor-free的其他套路 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...
如图3所示,FSAF为FPN每层添加anchor-free分支,包含分类与回归,在训练时,根据anchor-free分支的预测结果选择最合适的FPN层用于训练,最终的网络输出可同时综合FSAF的anchor-free分支结果以及原网络的预测结果。 FCOS 论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS,不再需要anchor相关的的超参数,在目前...
SSD网络中的anchor 既然anchor这么优秀,为什么要举起anchor-free的大旗呢?anchor是否坚不可摧呢,当然不是,anchor有其固有的缺点,在我看来,有如下几点: 1.预设的anchor size是一柄双刃剑,anchor不是自由的,任意的,被束缚住尺寸的anchor有威力,但是对于形状比较特殊的目标往往无能为力。 2.anchor的数量是十分密集的,...
FSAF (Feature Selective Anchor-Free)** 解决了尺寸变化带来的问题，通过在每轮迭代中选择最优的层进行训练优化。FSAF 在每层添加 anchor-free 分支，包含分类与回归，根据 anchor-free 分支的预测结果选择最合适的 FPN 层用于训练，最终输出综合了 anchor-free 分支结果与原网络预测结果。FCOS (Feature...
近来,anchor-free 目标检测器在准确性和速度方面都显著的超越 anchor-based 的检测器。在SAPD这个工作中,作者旨在为anchor-free 检测器寻找速度(FPS)和准确性(mAP)之间的新平衡。 Single-model single-scale speed (ms) vs. accuracy (AP) on COCO test-dev ...
1.CornerNet是一个真正意义上的anchor-free的网络,它把anchor box简单表示为左上角与右下角一个关键点对, 2.使用一个新池化层corner pooling,帮助网络更好的寻找角点 3.在识别精度超过现存的one-stage的网络,达到SOTA。 CornerNet网络结构 Cornet网络使用Hourglass网络作为backbone网络,后面跟随两个预测模型,分别预测bo...
作者指出了一些改进点，如在 hourglass 模块中引入 skip layer 减少信息损失，以及在特征图尺寸减小时使用特定卷积层和残差单元。总之，本文提供了一种基于 anchor free 的目标检测模型 CornerNet 的详细解析，强调了其网络结构、关键点预测方法、以及优化策略，旨在为相关领域的研究和应用提供有价值的参考。
FCOS FCOS网络解析 FPN输出多个特征图,然后如何处理这些特征图? 【问题】“特征图相对原图的步距是s”是个什么东西
anchor-free能在精度上追赶上anchor-based方法,最大地原因应该归属上面绝大多数方法避不开地FPN(特征金字塔网络),因为在每个位置只预测一个框地前提下,FPN对尺度信息进行了很好地弥补,而Focal loss则对区域地回归有一定辅助效果。 anchor-free局限性 当然,anchor-free地目标检测方法也有很大地局限性,这些方法虽然声称精...