作者通过试验证明了,anchor-base和anchor-free的gap主要来自于第一点:classification,及核心区别在于二者正负样本的选取方式不同。具体有什么样的不同,如下图: 第一...提出了anchor-based和anchor-free检测器的显著区别主要在于如何定义正、负训练样本,从而导致两者之间的性能差距。如果他们在训练中对正样本和负样本采...
而FCOS,正是anchor-free中的佼佼者。 一、探索与革新 文章首先剖析了anchor-based算法的先天不足:其检测性能深受框的尺度、宽高比及数量影响,例如,RetinaNet在COCO上通过精细调整这些参数,AP能提升4%;同时,因数据集差异,这些与anchor相关的参数需重新设计,导致普适性受限;此外,为精准匹配图像中的物体,需预设大量anch...
Anchor-based和Anchor-free是目标检测的两类典型方法,虽然Anchor-free方法近年来获得了更多的重视,但Anchor-based方法也有Anchor-free方法所不具备的优势。本视频从形式上区分了两者,然后全面分析了两者的优劣势。同时,这两类方法并不是对立的,未来,两者有很大概率会
三、anchor-free和anchor-based 二者的区别在于是否利用anchor提取候选框[^2] 从anchor回归属于anchor-based类,代表如faster rcnn、retinanet、YOLOv2 v3、ssd等, 从point回归属于anchor-free类,代表如cornernet、extremenet、centernet等, 二者融合代表如fsaf、sface、ga-rpn等。 四、典型算法 1、MTCNN 论文:Joint Fa...
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...
anchor-based类算法的检测性能受到框的尺度、宽高比以及数量的影响比较大，例如使用RetinaNet通过精细的调整...
总而言之,Anchor-based 方法和 Anchor-free 方法的分类置信度都与回归定位精度关联甚微,其置信度得分也分别代表着不同的含义。 reference: 人脸检测江湖的那些事儿——从旷视说起: 将两个分支融合。 anchor-based的算法的缺点: 对于每个预选框我们都要根据不同的任务去设置其参数,如长宽比,尺度大小,以及anchor的数...
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...
(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. ...