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。
早期目标检测研究以anchor-based为主,设定初始anchor,预测anchor的修正值,分为two-stage目标检测与one-stage目标检测,分别以Faster R-CNN和SSD作为代表。后来,有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大,而且很难找到完美的预设anchor,于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法,意在去掉预设anchor的环节,让...
FastestDet采用的是anchor-free算法,模型是直接回归gt于特征图宽高的scale值的,是没有先验宽高。这种方法可以简化模型后处理。而且对于anchor-base算法每个特征图的特征点是对应N个anchor候选框的,而这种anchor-free每个特征图的特征点只对应一个候选框,所以在推理速度上也是有优势的。 4.3 跨网格多候选目标 这块还是...
anchor-free能在精度上追赶上anchor-based方法,最大地原因应该归属上面绝大多数方法避不开地FPN(特征金字塔网络),因为在每个位置只预测一个框地前提下,FPN对尺度信息进行了很好地弥补,而Focal loss则对区域地回归有一定辅助效果。 anchor-free局限性 当然,anchor-free地目标检测方法也有很大地局限性,这些方法虽然声称精...
一、anchor free 概述 1、 先要知道anchor 是什么(这需要先了解二阶段如faster rcnn,一阶检测器如YOLO V2以后或SSD等)。 在过去,目标检测通常被建模为对候选框的分类和回归,不过,按照候选区域的产生方式不同,分为二阶段(two-step)检测和单阶段(one-step)检测,前者的候选框通过RPN(区域推荐网络)网络产生proposa...
将anchor-based的RPNs with FPN替换成FCOS,能够显著提高$AR^{100}$和$AR^{1k}$ Class-agnostic Precision-recall Curves Visualization for Center-ness CONCLUSION 论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS,不再需要anchor相关的的超参数,在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法...
Anchor-Free目标检测算法 Anchor-Free⽬标检测算法 按时间排序的anchor free论⽂ 为什么要anchor free？1、anchor的数量⼤⼩和宽⾼⽐这些超参要调 2、dense anchor boxes create a huge imbalance between positive and negative anchor boxes during training. This imbalance causes the training to be ...
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...
使用随机梯度下降算法进行训练,batch_size=10。初始学习率为0.001,每100K迭代,学习率衰减10倍。momentum设置为0.9,权重衰减为0.0005。 利用关键点精炼 DenseBox由于是全卷积网络,因此定位关键点可以加几个分支来实现,然后结合关键点heatmaps以及目标分数图来对检测结果进行增强。Figure4展示了增加了一个分支用于关键点...
Anchor-free的检测:可以首先找到几个预定义或自学习的关键点,然后限制目标对象的空间范围。或者使用目标对象的中心点或区域定义正样本,然后预测从正样本到对象边界的四个距离。在各种Anchor-Free的算法中,根据其表征一个物体的方法,大体可以分为以下几类: