在获得上述结论的基础上,作者进一步设计出一种自适应的positive sample方法atss,采用该方法通过一种自适应的策略来定义正样本、副样本,可以获得一个更好的性能。 1.2 文章的思路历程 1.2.1 based 和 free的本质区别在positive sample 要获得该小节标题中的结论,首先要明确anchor-based和 anchor-free两者的区别是什么...
1、论文总述 论文全称:Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 最近看目标检测进展的时候,总是看到ATSS这个词,但自己又不懂,看来这是一篇值得看的论文了,遂读之。 总的来说:就是重新定义了目标检测里的正负样本,算法结合了anchor-based和anchor-f...
ATSS论文详解 《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection》发表于CVPR2020 代码地址:https://github.com/sfzhang15/ATSS 现有目标检测的主流算法中,主要分为两阶段和一阶段。而一阶段的算法中,又分为基于anchor和anchor-free的算法。在FCOS(一种anch...
在COCO上进行完整网络的对比,Dynamic ATSS为ATSS+CIoUs+QFL+IOU branch。这里的准确率没有比GFL高,论文认为是GFL使用了臃肿的DFL提升了回归分支准确率,而论文只是使用了简单的回归分支。 不同训练网络搭配CIoU的作用。 Conclusion 论文认为预测结果能够更准确地区分正负样本,提出结合预测结果IoU和ancho...
4. Adaptive Training Sample Selection(ATSS) 5. Conclusion 参考: 原始题目:Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 中文翻译:通过 自适应训练样本选择 缩小 Anchor-based and Anchor-free Detection 之间的差距 发表时间:2019年12月5日 平台:arxiv...
目标检测论文 【1】多方向目标检测:水平边界框上的滑动顶点 《Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection》 时间:20191123 作者团队:华科(白翔组)&武大&上交 链接:https://arxiv.org/abs/1911.09358 注:本论文性能优于CAD-Net、R2CNN++,在DOAT上53.49mAP/10.0FPS!表现SO...
论文笔记之ATSS 1. 摘要 作者发现,采用相同的正负例选择策略时,无论是基于box(anchor-based)的检测器(本文以RetinaNet为例)还是基于关键点的(anchor-free)检测器(以FCOS为例),性能几乎一样,也就是说正负例的定义对于检测器性能是非常重要的,所以本文设计了一种新的自适应训练正负样本选择算法,对于anchor-based...
MOCAT_Multi_Mass_Species_Workbook.mlx: This Matlab live script serves as the main script for a general implementation of the MOCAT-SSEM framework, in which multi-mass species can be created. Each Matlab live script reports: An introduction of the model, with equations and parameters definition...
论文链接:https://arxiv.org/abs/1912.02424 代码链接:https://github.com/sfzhang15/ATSS 注:ATSS在COCO上,single/multi scale分别可达47.7和50.7AP!很强势,现已开源! 论文解读:ATSS 目标检测的自适应正负anchor选择,很扎实的trick 2.EfficientDet
Adaptive Training Sample Selection, or ATSS, is a method to automatically select positive and negative samples according to statistical characteristics of object. It bridges the gap between anchor-based and anchor-free detectors. For each ground-truth box $g$ on the image, we first find out ...