本文主要解析CenterNet的loss计算机制。CenterNet基于编码解码结构，输出包含关键点的热图heatmap、中心点的长宽预测值以及中心点的偏差。在loss计算中，heatmap loss是关键部分，用于定位关键点。其输入为图像，输出为关键点热图，网络输出的关键点热图heatmap，公式中R代表输出相对于原图的步长stride，C代表类别...
C代表关键点类型数量，对于人体姿势关键点检测C=17，对物体检测C=80 热图代表检测到的关键点，数值0表示背景 生成ground truth：每个实际关键点p，在热图中的位置为[公式]，按照高斯分布计算概率值[公式]，在每个类别c中进行计算。两个相同类别的关键点，热图第c个通道中的对应位置取最大概率值。损失...
CenterNet 算法原理 CenterNet 是一种基于关键点检测的目标检测算法,由周博磊等人在 2019 年提出。它将目标检测问题转化为关键点检测问题,通过检测每个目标的中心点及其对应的宽度和高度来生成边界框。以下是 CenterNet 的主要步骤: 输入图像:输入一张图像,经过卷积神经网络(CNN)提取特征图。 检测中心点:在特征图上预测...
1. cmake是啥,Windows上不是用vs吗,按运行,然后C++代码就运行了。但是linux主要是用命令行啊,哪来“启动”按钮给你。cmake就是充当vs的角色,它会直接把你的cpp项目生成一个文件,这里也就是predict,./predict就相当于你在Windows上双击了一下这个文件。那么vs里面会设置依赖的库,比如你配置opencv的时候吧,那这...
CenterNet是一种基于目标中心的目标检测算法,于2019年提出。在目标检测任务中,CenterNet达到了很好的性能,同时具有高效、简单的特点。本文将深入探讨CenterNet的原理及其关键组成部分。 CenterNet概述 CenterNet是一种两阶段的目标检测方法,其主要思想是将目标检测任务转化为回归中心点和尺寸的问题。相比于其他目标检测算法,Cen...
目标检测网络CenterNet详解（四）
百度试题 结果1 题目以下属于Anchor-free的目标检测模型有? A. PANet B. CenterNet C. CornerNet D. FCOS 相关知识点: 试题来源: 解析 BCD 反馈 收藏
热力图预测,此时卷积的通道数为classes,最终结果为 (128,128,classes),代表每一个热力点是否有物体存在,以及物体的种类c; 中心点预测,此时卷积的通道数为2,最终结果为 (128,128,2),代表每一个物体中心距离热力点偏移的情况 x, y; 宽高预测,此时卷积的通道数为2,最终结果为 (128,128,2),代表每一个物体宽...
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训练所需的centernet_resnet50_voc.pth、centernet_hourglass_coco.pth可在百度网盘中下载。 链接: https://pan.baidu.com/s/1QBBgRb_TH8kJdSCQGgcXmQ 提取码: phnc centernet_resnet50_voc.pth是voc数据集的权重。 centernet_hourglass_coco.pth是coco数据集的权重。 预测步骤 a、使用预训练权重 下载完库后...