CenterNet网络详解(Objects as Points) Objects as Points 因为有篇论文名字跟CenterNet重名了,这里贴一下原文链接: Objects as Points 整体思想: 使用单个网络来预测关键点 Y、偏移量 O 和大小 S。 网络在每个位置预测总共 C + 4 个输出。 将对象建模为单个点——其边界框的中心点。使用关键点估计来找到中心点...
CenterNet:把对象作为点的目标检测方法 CenterNet:Objects as Points 目标检测是将图像中的对象用轴对齐框标识出来。大多数成功的目标检测器列举了潜在对象位置的几乎详尽的列表并对每个对象进行分类。这是浪费,低效的,并且需要额外的后处理。在本文中,我们采取了不同的方法。我们将对象建模为单个点 - 其边界框的中心...
CenterNet的论文是《Objects as Points》,其实从名字就可以很直观的看出,CenterNet是将目标检测问题看做对于目标中心点的检测,它是继CornerNet之后的又一个Anchor-free方法,它们之间也有比较多的相似之处,区别在于CornerNet是找目标的角点,而CenterNet是找目标的中心点。 CornerNet原理 Motivation CenterNet的出发点和RetinaNet...
论文题目:Objects as Points 作者&出处:Xingyi Zhou, UT Austin; Dequan Wang, UC Berkley; Philipp Krahenbuhl, UT Austin 获取地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850v1 &总结与个人观点 提出新的表示目标的方法:使用points。CenterNet是一个成功的关键点评估网络,找到目标的中心,回归其size。这个算法简单、快...
CenterNet论文的名称为:Objects as Points[1],即将“物体”视为“点”。一语道破了这个模型的核心方法,即通过模型输出的特征图上某一点的信息,直接推断此位置某相关物体的信息(i.e. 检测框信息)。 原文给出了CenterNet很多应用,如3D目标检测、人体姿势检测等,由于方法大同小异,本文只给出2D目标检测的方式方法。
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读的好文! 网络结构与前提条件 ...
paper:Objects as Points Source code:https://github.com/xingyizhou/CenterNet 思想: 目标检测将对象识别为图像中与轴对齐的框。大多数成功的物体检测器都列举了几乎详尽的潜在物体位置列表,并对每个位置进行分类,这是比较浪费时间的一种做法,而且需要额外的后处理方法。
论文依据:objects as points 博客参考 CenterNet不仅可以用于目标检测,还可以用于其他的一些任务,如肢体识别或者3D目标检测等等,我们团队当下在实现的主要是目标检测的部分。 与传统的one-stage和two-stage的区别: CenterNet的“anchor”(锚)仅仅会出现在当前目标的位置处而不是整张图上撒,所以也没有所谓的box overlap...
CenterNet: object as points分析 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比YOLOv3提高了4个左右的点。
论文精读——CenterNet :Objects as Points 前记:9102年以来,在计算机视觉的目标检测子领域出现了anchor-free的热潮,实质上就是用点或者中心区域去代替原先anchor-based的anchor功能,这篇CenterNet不仅思路简单、功能强大,不仅能够用于目标检测,还可以扩展到3D检测、人体姿态估计等领域,而且论文写得非常清晰明了,简直吹爆...