Centernet论文详解 Aleo 靠谱是最有力的标签,个人公号:爱罗AI说,欢迎交流60 人赞同了该文章 目前为大家所熟知的目标检测网络大多数都是将目标描述成一个个的边界框,然后给每一个边界框赋予相应的类别,这种方式一般都会附带着运行低效,需要额外的后处理等缺点。针对这样的情况,本文使用中心点描述目标,然后再根据任务...
总体来说,CenterNet结构优雅简单,直接检测目标的中心点和大小,是真anchor-free。 PS:其实本篇所说的CenterNet的真实论文名称叫做objects as points,因为也有一篇叫做CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection的论文与这篇文章的网络名称冲突了,所以以下所说的CenterNet是指objects as points。 总之这是一篇值得一...
(这里需要强调一点关于CenterNet有两篇论文,但是还是推荐这篇CenterNet :Objects as Points文章) 论文地址:CenterNet :Objects as Points 代码地址地址:Github CenterNet 一、 论文解读 它的基本思想就是找到目标的中心点,再基于目标中心点的基础上进行boudingbox回归. 首先我们展示一下CenterNet效果。 CenterNet效果图 该...
cornernet只是为了获得左上和右下两个点,然后约束的三种方式进行高斯半径计算,centernet只是为了获得中心点的高斯半径,和两个点没有关系。查询了CenterNet论文还有官方实现的issue,其实没有明确指出为何要用CornerNet的半径,issue中回复也说是这是沿用了CornerNet的祖传代码。 看看后面用到半径的代码部分:在centerNet中,半径...
我们的方法更加接近于基于anchor的单步方法,一个中心点可以被看做一个简单的不确定的锚,然后这个有一些非常重要的不同,首先,我们CenterNet分配"锚"仅仅基于位置,不是框的堆叠。我们没有采取阈值对前景和背景进行分类。第二点,我们对每一个物体只有一个正的anchor, 因此不需要使用极大值抑制(NMS).我们简单提取在热...
DetectNet论文 centernet论文 概述 CenterNet由中科院、牛津大学和华为诺亚方舟实验室联合提出,发展了以CornerNet为代表的基于关键点的目标检测方法。其主要思想在于,利用关键点的三元组(中心点、左上角点和右下角点)来确定一个目标,有效利用了目标内部信息。为了更好地提取中心点和角点特征,作者提出了center pooling和...
论文一作:段凯文 作者团队:中科院,牛津大学,华为诺亚方舟实验室 编辑整理:元子 【新智元导读】由中科院、牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出的One-stag目标检测论文《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》已发表,并在Github上开源。据论文作者表示,CenterNet是目前已知的性能最好的one-stage目标检测方...
CornerNet是通过预估框的左上角点和右下角点来得到物体的预测框,但centernet认为只预测物体的角点位置并没有很好的利用框内的信息,这样容易导致误检。所以文章提出一种新的检测方式,通过预测出物体的左上角点右下角点和物体的中心点,进而来预测出物体的位置。
CenterNet 则认为 CornerNet 检测的 bounding box 的角点缺乏语义信息，并不能很好的代表一个物体，转而进行物体中心点的预测。 值得一提的是，在相邻时间段有两篇不同的论文同时提出两个不同版本的 CenterNet，我们会在文章第三部分进行比较。 图 6. FCOS 示意图。 FCOS 基于尺度金字塔对每个像素点预测其对应的边...
表2. CenterNet-Triplets 在 MSCOCO 上结果比较。 表3. CenterNet-Keypoint 在 MSCOCO 上结果比较。 总体来讲,物体检测任务一路发展过来,从人工定义特征,到 two-stage 方法,以及 single-stage 方法,再到 anchor free 方法的提出,整体架构都在不断的发生着改变,模型也正在朝着容量更小、超参数更少、速度更快...