于是乎,著名的anchor-based方法就这么诞生了. 简单的来说,他们的处理方法是,对于每一个固定高度乘宽度的正方形的框,在保持面积不变的情况下,我可以把框的高度和宽度设置成不同的比例(毕竟你家的猫和照相机距离不变的时候,只会躺着,或者站着,总的面积是不变的嘛,不会面积忽然变大或者变小...),示意如下图:...
B. anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等。 CornerNet-直接预测每个点是左上、右下角点的概率,通过左上右下角点配对提取目标框 C.融合anchor-based和anchor-free分支的方法:FSAF、SFace、GA-RPN等。 FSAF-既有根据先验设定的anchor-based分支,也有anchor-free分支增强对异常ratio目标的检测...
【模型架构】目标检测中的单阶段、两阶段、Anchor-Free和Anchor-based,以Faster-RCNN、YOLO、CornerNet、CenterNet为例 一、前言 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: (...
Anchor-free/anchor-based支路共享backbone提取出的多层卷积特征。Anchor-based 分类分支的输出尺寸为W*H*KA (K表示类别数量、A表示每个像素位置负责输出的anchor数量),表示对应特征图上每个锚框属于某一类目标的概率;anchor-based回归分支的输出尺寸为W*H*4A (class-agnostic),表示对应特征图上每个锚框的位置回归偏置...
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 ...
三、anchor-free和anchor-based 二者的区别在于是否利用anchor提取候选框[^2] 从anchor回归属于anchor-based类,代表如faster rcnn、retinanet、YOLOv2 v3、ssd等, 从point回归属于anchor-free类,代表如cornernet、extremenet、centernet等, 二者融合代表如fsaf、sface、ga-rpn等。
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,本文是非常值得分析的一篇目标检测算法。
1、指出基于Anchor-based的目标检测器和Anchor-free的检测器之间的本质区别实际上是如何定义正样本和负样本。 2、提出一种自适应训练样本选择算法,以根据目标的统计特性自动选择正样本和负样本。在图像上的每个位置使用多个Anchors来检测目标是无用的操作。
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...
目标检测阵营—Anchor-Base vs Anchor-Free 目标检测领域的发展从anchor-free到anchor-base,现在又有回到anchor-free的趋势,学术界技术的迭代更新也引导着工业界的变革。今天我们就从anchor出发,分析对比基于anchor-base和anchor-free的检测算法及优劣特性。 目标检测中究竟什么是anchor?