(3)基于全卷积的anchor free目标检测 (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-...
Anchor-free 的检测算法可分为anchor-point的算法和key-point的算法。Anchor-point 检测器通过预测目标中心点,边框距中心点的距离或目标宽高来检测目标,本质上和anchor-based算法相似,此类算法有FCOS,CenterNet等;而key-point方法是通过检测目标的边界点(如:角点),再将边界点组合成目标的检测框,典型的此类算法包括Corn...
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。 anchor-free 和 anchor-based 的结合 这时候就要祭出(植入)Guided Anchoring 了,...
CenterNet属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比YOLOv3提高了4个左右的点。 在coco 上用resnet18作为backbone可以达到精度28.1 速度142FPS,用hourglass做backbone可以达到...
目标检测算法中,可以按照单阶段(One-Stage)和两阶段(Two-Stage)进行划分,也可以按照Anchor-Free和Anchor-based进行划分类型。不过,目前更流行的提法是后者。 本文出现的论文的相关信息: (1)Faster-RCNN 论文链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks ...
这里的基于heatmap的weight focal loss(只能处理0或者1)为啥能处理(0,1)的数据呢,是因为加权映射了。 为何要将目标中心处理成高斯圆分布? 损失函数: CenterNet 提出的anchor-free算法摆脱了NMS后处理复杂计算,更加简单高效。 CenterNet 可以扩展应用到 3D检测,姿态估计等任务上,为实时目标识别任务提高了新的思路。
从此anchor-base和anchor-free都不需要调核心参数,岂不美滋滋! 不仅如此,本文还通过实验回答了一个问题:anchor-base和anchor-free算法的核心差异是啥?是啥原因导致两者性能差异?结论就是:正负样本定义规则的不同导致性能差异。 本文通俗易懂,正如本文标题Bridging the Gap所示,为了清楚理解anchor-base和anchor-free特点...
当前anchor-free的检测方法存在一些问题:① 需要使用FPN网络来学习多尺度特征,却会对行人重识别任务引入尺寸不对齐问题;② 由于缺少ROI,anchor-free难以依据局部区域来对齐reid特征和检测特征,因此reid特征需要在缺乏局部对齐的情况下学习;③ 行人检索是一个多任务的框架,需要实现reid和检测两个任务的平衡。
目标检测：Anchor-Free时代 自从2018年8月CornerNet开始，Anchor-Free的目标检测模型层出不穷，最近达到了井喷的状态，宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。其实Anchor-Free并不是一个新概念了，大火的YOLO算是目标检测领域最早的Anchor-Free模型，而最近的Anchor-Free模型如FASF、FCOS、FoveaBox都能看到DenseBox的影子。...
在本文中,来自旷视的研究者提出高性能检测器 YOLOX,并对 YOLO 系列进行了经验性改进,将 Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入 YOLO。获得了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP,而且取得了极具竞争力的推理速度。 随着目标检测技术的发展,YOLO 系列始终追寻可以实时应用的最佳速度和准确率权衡。学...