与Anchor-based方法不同,Anchor-free方法不需要预先设定矩形框,而是直接在图像中进行目标检测。这种方法更加灵活,避免了Anchor-based方法中由于矩形框大小和比例不合适导致的检测效果不佳的问题。 代表算法有YOLOv1、CornerNet、CenterNet等。这些算法通常将目标检测视为一个回归问题,直接在图像上预测目标的位置和类别。由...
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
类似于在首先进行 anchor-free 的预测,然后以预测结果作为 anchor 进行进一步地修正。 展望 anchor-free 的方法由于网络结构简单,对于工业应用来说可能更加友好。对于方法本身的发展,我感觉一个是新的 instance segmentation pipeline,因为 anchor-free 天生和 segmentation 更加接近。一个是向两阶段或者级联检测器靠拢,进...
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
而anchor-free模型则摒弃或是绕开了锚的概念，用更加精简的方式来确定正负样本，同时达到甚至超越了两阶段...
目标检测算法依据是否定义先验锚框分为基于锚框(Anchor-based )的无锚框(Anchor-free)的目标检测算法。 基于锚框的目标检测算法是通过显式或隐式的方式创建一系列具有不同尺寸、长宽比的检测框(锚框),然后对锚框中的内容进行分类或回归。其根据物体的尺寸、长宽比在训练数据中的分布确定锚框的尺度、长宽比、生成...
不同种类的anchor-based和anchor-free的相关算法 前言 由于在学习和应用目标检测算法时,不可避免的接触到正负样本的生成策略等知识点,并且正负样本的区分策略对算法最终效果至关重要。因此,通过参考他人的文章资料,本文将目标检测中正负样本的区分策略进行汇总。为了能将主要篇幅集中在不同算法生成正负样本的策略上,本文...
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...
在深度学习领域,目标检测算法若以anchor为分界,可划分为anchor-based与anchor-free两大流派。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...
上面提到的 anchor-free 和每个位置有一个正方形 anchor 在形式上可以是等价的,也就是利用 FCN 的结构对 feature map 的每个位置预测一个框(包括位置和类别)。但 anchor-free 仍然是有意义的,我们也可以称之为 anchor-prior-free。另外这两者虽然形式上等价,但是实际操作中还是有区别的。在 anchor-based 的方法...