anchor-based 的目标检测算法难以端到端训练:一个目标会对应多个anchor box,需要使用后处理 NMS 抑制掉重复的 box,这种后处理是难以微分的, 因而大多数检测器不是端到端的训练。 centernet优点: (1)每个目标使用 bbox中心点表示,目标尺寸、方位、姿态等其他属性,从位于中心位置的图像特征回归得到。 (2)将图片输入...
(2)基于中心点的anchor free目标检测算法 (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...
目标检测: 在RCNN之前--滑动窗口+图像金字塔RCNN,SSD,YOLO之后--Proposal Region+Anchor based 在18年到现在,新出现了一系列方法,都是Anchor Free的,以直接检测点(矩形包围框的角点、中心点等)为思路来做目标检测。 Why Anchor Free? Anchor本质上还是在feature map上用不同大小的box遍历,开销很大,也有很多浪费。
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...
RepPoints是一个点集,能够自适应地包围目标并且包含局部区域的语义特征。论文基于RepPoints设计了anchor-free目标检测算法RPDet,包含两个识别阶段。因为可变形卷积可采样多个不规则分布的点进行卷积输出,所以可变形卷积十分适合RepPoints场景,能够根据识别结果的反馈进行采样点的引导。
目标检测算法中的anchor free综述 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...
Anchor-free目标检测算法主要分为两种类型:Dense Prediction和Keypoint-based Detection。其中,Dense Prediction类型以DenseBox为代表,通过密集地预测目标框的相对位置来实现目标检测。 二、Dense Prediction原理与实现 Dense Prediction类型的Anchor-free目标检测算法的核心思想是在图像上密集地预测目标框的相对位置。相较于...
其实anchor-free不是一个很新的概念,最早可以追溯到YOLO算法,这应该是最早的anchor-free模型,而最近的anchor-free方法主要分为基于密集预测和基于关键点估计两种。 早期研究 先是聊一聊目标检测比较古老的研究,分别是Densebox和YOLO,前者发表于2015年9月,后者则开源于2016年。
RepPoints是一个点集,能够自适应地包围目标并且包含局部区域的语义特征。论文基于RepPoints设计了anchor-free目标检测算法RPDet,包含两个识别阶段。因为可变形卷积可采样多个不规则分布的点进行卷积输出,所以可变形卷积十分适合RepPoints场景,能够根据识别结果的反馈进行采样点的引导。
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...