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
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
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...
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...
其二,对于 Anchor-free 方法,网络训练方式类似于目标分割任务。输出的特征图以边界框中心为圆心,半径与边界框尺度成比例的椭圆区域被定义为正样本区域,特征图其它位置(像素)被视为背景。通过这种方式,Anchor-free 分支的分类置信度得分实质为「该像素落在目标上」的置信度,而且该分类置信度与定位的准确度的关联同样很...
其二,对于 Anchor-free 方法,网络训练方式类似于目标分割任务。输出的特征图以边界框中心为圆心,半径与边界框尺度成比例的椭圆区域被定义为正样本区域,特征图其它位置(像素)被视为背景。通过这种方式,Anchor-free 分支的分类置信度得分实质为「该像素落在人脸上」的置信度,而且该分类置信度与定位的准确度的关联同样很...
anchor-free 和 single anchor 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...
在CVPR和ICCV论文提交截止后，物体检测领域涌现了大量创新性研究。本文关注于探索anchor-based与anchor-free方法的最新进展，特别是几个与Faster R-CNN的"宝贝"anchor有着密切联系的论文。首篇论文提出了一种用于单阶段物体检测的“特征选择性无锚模块”，它在不依赖预设锚点的情况下实现了与anchor-based...
指出了anchor based和anchor free方法分本质区别在于如何选择正负样本。 提出了基于物体统计特性自适应的选择正负样本的方法。 指出了在单个空间位置上叠加多个anchor来做物体检测是没什么用的。 没有增加任何的开销,在MS COCO上达到了SOTA。 ...