CornerNet: Detecting Objects as Paired KeypointsCornerNet: Detecting Objects as Paired Keypointscode提出了一种新的目标检测方法,检测目标边界框的左上角和右下角。通过检测对象作为成对的关键点,消除了在…
CenterNet是一个非常经典的keypoints-based+anchor-free检测模型,它的优势是模型结构和代码都非常简单,并且易于修改优化,如果我们想要同时检测其他要素(e.g. 角度),只需要再额外增加一个heatmap,额外设计一个损失函数即可。但CenterNet同样也面临着较多问题,如offset预测不好的话整个框会有明显偏移;两个框过近的话很...
CenterNet的Centernet_head.py中的decode部分 centernet的paper centernet的code centernet2的paper centernet2的code centernet的实现思路:centernet的预测结果会将输入进来的图片划分成不同的区域,每个区域都会有一个特征点,centernet网络的预测结果就会判断这个特征点是否有对应的物体,以及物体的种类和置信度,同时还会对特征...
在heatmap中的峰值就是目标的中心。在每个峰值出的图像特征用来预测目标的bbox的高和宽。 假定输入图像I(【W、H、3】),目的是生成一个keypoint heatmap Y(【W/R、H/R、C】),Y的值在[0, 1],如果为1则为检测到的关键点,为0为背景。其中R是输出的stride,实验中使用4,C是总类别数。如1中图像,实验时...
CenterNet是一个基于点的目标检测器，它将目标检测简化为预测中心点和对象大小，并使用了端到端可微的网络结构，实现了简单、快速和准确的检测效果。CenterNet的网络结构包括Backbone、Heatmaps、Object Size和Object Offsets部分，通过预测中心点、调整对象大小和位置偏移来实现目标检测。总的来看，anchor-free...
本文首先对 single-stage 和 two-stage 的方法进行简要回顾和比较，之后介绍 anchor-free 的方法并针对以两种 CenterNet 为主的物体检测方法进行详述。 1. Single-stage and Two-stage Detector Faster RCNN [1] 及其变体自提出以来一直是主流目标检测架构之一。 由于其模型的 capacity 大，以及对 proposal 有预先...
两种模型在 MSCOCO 上的物体检测结果如表 2 和表 3 所示,在输入分辨率相近的情况下,CenterNet-Triplets 表现略胜一筹。两者皆在 Single-stage 的方法中取得了最好成绩,并已经和 Two-stage 方法的准确率十分接近。作为 anchor free single stage object detector,两种模型均可达到实时的速度,但因为作者使用不同的...
CenterNet通过中心点检测和锚框机制在单目相机上实现了准确检测，但对小目标的处理仍有提升空间。而MonoDLE通过结合2D和3D信息，解决了深度和3D中心点偏差问题，但在处理远距离目标时可能有所限制。这些算法为单目3D目标检测提供了不同的策略，选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。
CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文从结构和代码先对hourglass进行讲解。 本文对应代码位置在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/Simple_CenterNet 1. Ground Truth Heatmap 在开始讲解骨干网络之前,先提一下上一篇文章中有朋友问我的问题...
Anchor-free 的方法在 MSCOCO 上已经超过了 anchor-based single-stage 方法,AP 已然快和 two-stage 的方法持平。相比于 anchor-based 的方法,其亮点之一在于减少了人为设定的参数,而且不存在 anchor 与不同尺度的 ground truth 无法匹配的问题。同时,它也减少了输入图像尺度和 anchor 尺度同时变换带来的冗余计算...