实验结果表明CenterNet获得了47%的AP,超过了所有已知的one-stage检测方法,并大幅度领先,其领先幅度至少达4.9%。Table2为CenterNet与CornerNet的单独对比。 最近目标检测方法在COCO数据集上基本在以百分之零点几的精度往前推进,因为coco数据集难度很高,而CenterNet往前推进了将近5个百分点。 同时,CenterNet的结果也接近two-s...
在COCO (Lin et al., 2014)、LVIS (Gupta et al., 2019) 和 Objects365 (Shao et al., 2019) 上的实验表明,我们的概率两阶段框架将强大的 CascadeRCNN 模型的准确性提高了 1 -3 mAP,同时也提高了它的速度。 使用标准 ResNeXt-101-DCN 主干和 CenterNet (Zhou et al., 2019a) 第一阶段,我们的检测...
也可以表示为下图的过程,Heatmap作为最核心的输出,表示物体的中心点,而由于下采样造成的不对称,CenterNet使用中心点的offset来修正它,确定中心点后,根据size分支的输出最后确定bbox。 而上面的C,就是目标检测任务的类别数量了,对于COCO就是80,相当于把不同类别的目标放到不同的channel上做。 相比于CornerNet,CenterNet...
我们展示了如何从任何最先进的单级检测器构建概率两级检测器。 由此产生的检测器比其一级和二级前驱体更快、更准确。 我们的检测器在 COCO test-dev 上通过单尺度测试实现了 56.4 mAP,优于所有已发布的结果。 使用轻量级主干,我们的检测器在 Titan Xp 上以 33 fps 的速度在 COCO 上实现了 49.2 mAP,优于流...
CenterNet就具有很短的推理时间,几乎和backbone的时间是一样的,但是,这个方法的训练时间确很长,原因在于这个网络太过于简单了,因此训练起来很困难,训练的时候非常依赖于数据增强和长训练时间。比如,在COCO上,CenterNet需要140个epochs,而有些方法只需要12个epochs。
Table2是优化的YOLO v3模型在VOC2007测试集上的效果提升对比。 Table3是优化的Faster RCNN模型在VOC2007测试集上的效果对比。数据增强部分,因为two stage算法涉及ROI的裁剪,因此影响小一些,相比之下在one stage类型算法中影响较大。 Table4是在COCO数据集上的效果对比,YOLO v3的效果提升尤其明显。
然后再来谈三个输出,假设当前是COCO数据集,类别个数为80,那么hmap相当于输出了通道个数为80的heatmap,每个通道负责预测一个类别;wh代表对应中心点的宽和高;regs是偏置量。 CenterNet论文详解可以点击【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet) ...
在MS-COCO数据集上评估了提议的CenterNet, MS-COCO数据集是最流行的大规模目标检测基准之一。CenterNet通过Res2Net-101和Swin-Transformer分别实现了53.7和57.1的ap,大大超过了所有现有的bottom-up检测器。作者还设计了一个实时的CenterNet,实现了精度和速度之间的良好权衡,AP在30.5 FPS下达到43.6。CenterNet非常高效,但...
tensorflow mnn mscoco coreml centernet mobilenetv3-centernet Updated Jan 15, 2021 Python gau-nernst / centernet-lightning Star 69 Code Issues Pull requests Implementation of CenterNet and FairMOT with PyTorch Lightning pytorch object-detection object-tracking centernet pytorch-lightning Updated May...
本实验在最具挑战性之一的 MS COCO 数据集上进行测试,科研人员选了一些比较有代表性的工作做了对比。 实验结果表明CenterNet获得了47%的AP,超过了所有已知的one-stage检测方法,并大幅度领先,其领先幅度至少达4.9%。Table2为CenterNet与CornerNet的单独对比。