到目前为止,以上还是基于硬性规则来分配标签的,C_{ij}就是根据IoU的规则来确定其值是0还是1的,而且P^{cls}和P^{loc}是分开优化的,FreeAnchor希望的是,能够在训练过程中让anchor根据模型当前表现自由地匹配相应的标签,同时定位好的proposal在分类上的得分也要高,...
CenterNet 提出的anchor-free算法摆脱了NMS后处理复杂计算,更加简单高效。 CenterNet 可以扩展应用到 3D检测,姿态估计等任务上,为实时目标识别任务提高了新的思路。
例如,UniHead可以在RetinaNet中获得+2.7的AP增益,在FreeAnchor中获得+2.9的AP增益,在GFL中获得+2.1的AP增益。代码将会公开发布。 1、简介 近年来,目标检测取得了显著的进展,包括Backbone网络设计、特征融合网络优化和有效的训练策略。尽管取得了令人印象深刻的突破,但目前的研究尚未充分探讨目标检测中检测Head的关键作用...
其次,不同收敛点间的类内和类间相似度差异可能较小,比如样本${s_n, s_p}={0.2, 0.5}$和${{s^{'}}_n, {s^{'}}_p}={0.4, 0.7}$,虽然边际(margin)均为0.3,但${s^{'}}_n$和$s_p$的差距仅为0.1,这样的收敛状态会影响整体样本的区分性。 基于上面的发现,论文认为不同的相似分数应该...
放code终究是良心的，核心的代码应该就是free_anchor_loss，在RetinaNet基础上改变了算loss的方式，训练...
FCOS FCOS网络解析 FPN输出多个特征图,然后如何处理这些特征图? 【问题】“特征图相对原图的步距是s”是个什么东西
最新Anchor-Free目标检测模型—FoveaBox 研究动机 在两阶段的目标检测器中,通常利用预先产生的锚点框去拟合待检测的目标,其中包含对目标物的尺寸、长宽比、位置的拟合,然而锚点框的产生通常是离散变化的,因此锚点框的预设定对该类算法的效果有很大影响。 FoveaBox 为了解除这种影响,类比人类视觉系统感知世界的原理,认为人...
目标检测：Anchor-Free时代 自从2018年8月CornerNet开始，Anchor-Free的目标检测模型层出不穷，最近达到了井喷的状态，宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。其实Anchor-Free并不是一个新概念了，大火的YOLO算是目标检测领域最早的Anchor-Free模型，而最近的Anchor-Free模型如FASF、FCOS、FoveaBox都能看到DenseBox的影子。...
Anchor-free 的检测算法可分为anchor-point的算法和key-point的算法。Anchor-point 检测器通过预测目标中心点,边框距中心点的距离或目标宽高来检测目标,本质上和anchor-based算法相似,此类算法有FCOS,CenterNet等;而key-point方法是通过检测目标的边界点(如:角点),再将边界点组合成目标的检测框,典型的此类算法包括Corn...
anchor-free顾名思义,即不使用anchor而直接进行分类与回归,它们通常应用热力图或其他的手段,对中心点或角点进行预测,完成目标检测。典型的基于多关键点联合表达的方法如:ConnerNet、CenterNet(Keypoint Triplets for Object Detection,较早出来的那一篇)、RepPoints等;基于中心区域预测的方法如:FCOS、CenterNet(Objects as...