我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS),以逐像素预测的方式解决目标检测问题,类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器,如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN,都依赖于预定义的锚盒。相比之下,我们提出的探测器FCOS是Anchor Free,以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合,FCOS完全避免了与锚盒相关的...
对于 FCOS,乍一看可能会认为其 BPR 可能比基于锚点的检测器低得多,因为如果最终特征图上没有任何位置编码的对象,则无法回忆起该对象。在这里,我们通过实证展示了即使步幅很大,基于 FCN 的 FCOS 仍然能够产生良好的 BPR,并且甚至可以比官方 Detectron 实现中的基于锚点的检测器 RetinaNet [15] 的 BPR 更好(参见表...
FCOS的损失函数为: 其中Lcls是focal loss,Lreg是IoU loss,Npos代表正样本数量,λ用于平衡Lreg的权重;1c∗i当c∗i>0 为了减少低质量检测框,减少误检,FCOS增加了一个一层的分支,用于预测Center-ness,其描绘了位置到目标中心的归一化距离,下图展示了使用Center-ness(左)和不使用Center-ness(右)的区别。 Center...
简介:FCOS以类似于语义分割的逐像素预测方式来解决目标检测,由全卷积网络组成。是一种anchor free,甚至是proposal free的方法。完全避免与anchor有关的复杂计算与超参数,利用唯一的后处理非最大抑制(NMS)。 1. Introduction 在很长的一段时间内,anchor的使用被认为是目标检测的关键一步,所以很多主流的目标检测算法都...
FCOS由于其简单的设计,FCOS可以很容易地解决其他实例级识别任务,只需最小的修改,例如实例分割,关键点检测,文本定位,跟踪。 取得了很高的性能指标,COCO数据集达到50.4mAP,算是anchor-free榜里的前列了。 3 具体实现 首先,以逐像素预测的方式重新设计目标检测。 然后,展示了如何利用多层预测来改善重调用和解决由于重叠...
在前系列文章中,我们选择了主流一阶段算法 RetinaNet 和二阶段算法 Faster R-CNN/Mask R-CNN 进行了详细解读,但是其都属于 anchor-based 算法,随着 anchor-free 思路的兴起,出现了一些性能好、不需要设置 anchor 的目标检测算法,典型代表是FCOS和 ATSS,本文对 FCOS 算法进行解读。
FCOS是Fully Convlutional One-Stage的缩写。最初版论文在2019年提出,2020年做了修改。正如它的名字,这是一个在目标检测领域重要的全卷积+one-stage模型,更重要的是它还摒弃了anchors,原因是作者认为anchors会带给模型样本不均衡和计算开销增加等问题。也就是说FCOS既没有proposals或者ROI Pooling操作,也没有anchors来...
FCOS可以作为二阶检测器的区域建议网络(RPN),其性能明显优于基于锚点的RPN算法。 FCOS可以经过最小的修改便可扩展到其他的视觉任务,包括实例分割、关键点检测。 2.2 锚框缺点: 检测表现效果对于锚框的尺寸、长宽比、数目非常敏感,因此锚框相关的超参数需要仔细的调节。
利用小网络训练FCOS不易训练,容易产生不收敛的情况。 FCOS的centerness与classification在训练中并不产生交互关系,但是在推理的时候直接相乘作为分数,对框质量的预测效果存在提升空间。 对近似大小的重叠物体检测效果不好,模型会归并为同一个bbox的预测。 4️⃣算法实现细节 ...