论文: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection VincentLee 2020/02/19 1.2K0 Anchor Free的目标检测方法--FCOS linux图像识别机器学习神经网络深度学习 全卷积的 one-stage目标检测器(FCOS),对每个像素进行预测的方式来解决目标检测问题,类似于语义分割。FCOS 不需要 anchor box,同时也不需要 proposals...
我们提出了一种无锚和无提议的单级检测器 FCOS。如实验所示,FCOS 与流行的基于锚的 onestage 检测器相比具有优势,包括 RetinaNet、YOLO 和 SSD,但设计复杂度要低得多。 FCOS 完全避免了与锚框相关的所有计算和超参数,并以逐像素预测的方式解决了对象检测问题,类似于语义分割等其他密集预测任务。 FCOS 还在一级检...
【目标检测】FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection Abstract & Introduction 受语义分割模型Fully Convolutional Network启发,提出一种per-pixel prediciton方式的目标检测。 anchor-based方法,存在下列问题: (1)训练过程中,需要计算每个anchor和GT的IoU,非常浪费计算资源 (2)需要面向任务设计anchor,...
因为不使用anchor,因此免去了训练过程中的IoU计算和anchor和GT BBox之间的match,因此训练和inference更快,相比于其anchor-based counterpart也需要更少的训练内存占用 Without bells and whistles,在one-stage detector中达到SOTA。并且FCOS还可以进行two-stage detector中的region proposal并比其anchor-based RPN counterpart...
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 摘要 1、Introduction 2、Related Work 3、Our Approach 3.1、全卷积一阶段检测器 3.2、用FPN和FCOS结合起来进行多层预测 3.3、FCOS的中心凸端 4、实验 4.1、消融研究 4.1.1、用FPN进行多层预测 4.1.2、有或者没有中心...
原始题目:FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 中文翻译:FCOS: 全卷积 One-Stage 目标检测 发表时间:2019年4月2日 平台:arXiv 来源: 澳大利亚 阿德莱德大学 文章链接:https://arxiv.org/abs/1904.01355 开源代码:https://github.com/tianzhi0549/FCOS(官方实现) ...
论文阅读——FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 概述 目前anchor-free大热,从DenseBoxes到CornerNet、ExtremeNet,以及最近的FSAF、FoveaBox,避免了复杂的超参数设计,而且具有很好的检测效果。本文作者提出了一种全卷积的单阶段目标检测算法,类似于语义分割的做法使用像素级预测。该检测框架简单有效,而且...
论文地址: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 工程地址:github链接 1. 简介 基于锚框的目标...(比如16)可能导致较低的BPR(最好可能找回率)。在基于锚框的方法中,这一问题可以通过降低标记为正样本的IOU阈值。但是实际中,FCOS中大stride不会影响BPR,结合多层级的特征金字塔网络进行预测智能...
提出了一种全卷积的one-stage目标检测方法,以逐像素点的方式解决目标检测问题,类似于语义分割。FCOS是anchor free的方法,FCOS with ResNeXt-64x4d-101 在单模型单尺度的测试下,AP达到44.7%,超越了之前的one-stage方法。 image.png 一、介绍 作者了分析anchor based方法的缺点,主要有以下四点: ...
FCOS-LiDAR: Fully Convolutional One-Stage 3D Object Detection on LiDAR Range Images 本文主要提出了lidar-based 的Range View视角下的3D目标检测方法。 主要亮点: range view, 只使用标准卷积; 在range view,使用了多帧,并且优化方法能有一个比较好的效果; ...