和anchor-based分支相似,anchor-free分支由分类子网络和回归子网络。一个实例能够被安排到任意层的anchor-free分支。训练期间,基于实例的信息而不是实例box的尺寸来动态地为每个实例选择最合适的特征层。选择的特征层学会检测安排的实例。推理阶段,FSAF模块和anchor-based分支独立或者联合运行。 在RetinaNet的基础上,FSAF...
为了评估算法的有效性,作者训练了一个称为SAPD:Soft Anchor-Point Detector的single-stage anchor-free 检测器。实验表明,优雅的 SAPD 将速度/准确度的 trade-off 达到了一个新的水平,超过了之前的 anchor-based,anchor-free,single-stage和 multi-stage 检测器(这里其实都是各家吹捧的点,各种打败SOTA,大家听听就...
本文提出了FCOS(fully convolutional one-stage object detector)网络,以逐像素预测的方法进行目标检测,值得注意的是,这种网络是“anchor-free”和“proposal-free”的。通过移除预定义尺寸的anchor,FCOS可以避免大量的繁琐计算步骤,提升效率;更为重要的是,此前anchor的超参数设计对于检测精度的影响很大,本文的方法可以很好...
1.CornerNet是一个真正意义上的anchor-free的网络,它把anchor box简单表示为左上角与右下角一个关键点对, 2.使用一个新池化层corner pooling,帮助网络更好的寻找角点 3.在识别精度超过现存的one-stage的网络,达到SOTA。 CornerNet网络结构 Cornet网络使用Hourglass网络作为backbone网络,后面跟随两个预测模型,分别预测bo...
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,让网络自...
在CVPR 2020上,商汤3D&AR团队-身份认证与视频感知组提出了基于向心偏移的Anchor-free目标检测网络CentripetalNet,为基于关键点的目标检测方法研究带来了新思路。CentripetalNet在大型公开数据集MS-COCO上达到了目前Anchor-free检测模型中的最优效果。 论文地址见文末。
所谓基于关键点进行目标检测,其实就是使用one-stage网络将目标边界框检测为一对关键点(即边界框的左上角和右下角)。通过将目标检测为成对关键点,就可消除现有的one-stage检测网络中对一组anchors的需要,这个最近火热的anchor-free也是不谋而合。接下来,先简单介绍下CornetNet和CenterNet这两个基于特征点的目标检测网...
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，研究者开始探索 anchor-free 目标检测算法，意在去除预设 anchor 的环节，让网络自行学习 anchor 的位置与形状，在速度与...
成功地提取了这些物体内部信息,从而优化了角点位置的物体特征,提高了模型性能。此外,我们还通过在centrpetalnet上装备一个掩模预测模块来探索无锚检测器上的实例分割。Centripetalnet在大型公开数据集MS-COCO上达到了目前anchor-free检测模型中的最优效果。 主要框架及实验结果...
本文的方法是一种Anchor-free目标检测器,因为它不需要定义Anchor boxes。本文也将应用于具有不同结构的Backbone,即hourglass-like和pyramid-like网络,分别在单分辨率特征地图和多分辨率特征地图上检测目标。 在MS-COCO数据集上,使用Res2Net-101和Swin-Transformer的CenterNet分别实现了53.7%和57.1%的ap,优于所有现有的bot...