anchor-based 目标检测算法首先需要生成一组候选框,这些候选框对应着输入图像中可能出现的目标。通常情况下,候选框是通过在图像上进行多尺度和多宽高的滑动窗口或者是在特征图上通过密集采样得到的。每个候选框都有一个固定的宽高比和尺度,这些候选框覆盖了不同位置和尺度的目标。 2. 分类和回归 接下来,对每个候选...
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...
Anchor-free/anchor-based支路共享backbone提取出的多层卷积特征。Anchor-based 分类分支的输出尺寸为W*H*KA (K表示类别数量、A表示每个像素位置负责输出的anchor数量),表示对应特征图上每个锚框属于某一类目标的概率;anchor-based回归分支的输出尺寸为W*H*4A (class-agnostic),表示对应特征图上每个锚框的位置回归偏置...
要说anchor-based目标检测算法,那还是得从开天辟地的时候说起(滚...) , 不过要说深度学习做目标检测中的大事件,那一定是Faster-RCNN文章的横空出世,技惊四座,无人能敌(好像夸的有点过了),为啥无人能敌嘞,因为它开源了...而且代码写的贼好,好到简直就是pytorch的官方教科书,有点pytorch的新特性就想往它的...
anchor-based:这里基于fasterrcnn中选择anchor的方法 ## RPN阶段(anchor target):1. 计算所有样本点(w x h)与9个anchor拼在一起形成w x h x 9个框,得到all_anchors(以图像为单位) - mesh_grid,featurem
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anchor,引发正负样本的严重失衡;且训练时需计算所有IOU值,复...
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。
FSAF算法的核心思想是在原有的anchor-based网络架构中嵌入anchor-free分支,通过联合预测来提高目标检测的准确性和效率。具体而言,FSAF在FPN(Feature Pyramid Network)的每一层引入了两个额外的卷积层,分别用于预测anchor-free的分类和回归结果。这样,在共用特征的情况下,anchor-free和anchor-based的方法可以进行联合预测,...
专利权项:1.一种anchor-free算法转换为anchor-based算法的方法,其特征在于,包括:步骤1:计算anchor-free算法中所有grid信息,以及获取anchor-free算法的预测值;步骤2:根据anchor-based算法生成anchor的具体规则,生成与anchor-free算法中grid的形状及数量相同的anchor;步骤3:根据anchor-free算法的grid预测值和anchor-based算...
FSAF的网络结果非常简单,如图4所示。在原有的网络结构上,FSAF为FPN每层引入两个额外的卷积层,分别用于预测anchor-free的分类以及回归结果。这样,在共用特征的情况下,anchor-free和anchor-based的方法可进行联合预测。 Ground-truth and Loss 对于目标 ...