YOLOv6训练策略-anchor free 无锚范式#计算机视觉 #计算机 #人工智能 #编程 - AI-人工智能技术于20220713发布在抖音,已经收获了27.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
3.1无锚框目标检测 无锚点(Anchor-Free)的目标检测网络由骨干网络和头部网络组成。骨干网络用于特征提取,而头部网络包括分类子网络和回归子网络。 骨干网络:使用ImageNet预训练的特征提取网络,可以更好地表达全局特征。骨干网络特征表示为 Pi,i∈{3,4,5,6,7}P_i, i ∈ \{3, 4, 5, 6, 7\}Pi,i∈...
(2)Anchor-free检测器 如FCOS等无锚探测器对每个目标采样中心面积的固定比例作为空间正位置,并根据预先定义的尺度约束选取FPN的某一阶段。 这些检测器遵循对象的先验分布来设计它们的分配策略。 2.2 发现问题 在现实世界中,物体的外观会因类别和场景的不同而有很大差异,如图2所示。固定中心采样策略可以选择外部对象为...
在这项工作中,我们遵循最近提出的无锚检测器,如 FCOS [17] 和 CenterNet [23],并建议对 3D-LaneNet 进行无锚扩展,我们称之为 3D-LaneNet+。与 3D-LaneNet 使用基于列的锚来封装有关车道结构(长且连续)的先验信息不同,无锚检测器不引入此类先验。他们的基本范式是将输入划分为非重叠单元,其中每个单元学习检测...