CenterNet文献调研记录。 本文部分思路参考: 1.Anchor-Free 2.https://zhuanlan.zhihu.com/p/66048276 3.https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/92801206 在此由衷感谢。 一些专业词汇概念需要掌握: 一、上下采样的概念:https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 1. 缩小图像(或...
链接:https://arxiv.org/abs/1912.00632 注:在COCO上可达45.7mAP,在VOC上可达85.9,性能优于CenterNet、FSAF和SNIPER等网络 Model Backbone 【15】MAL:用于目标检测的多Anchor学习 《Multiple Anchor Learning for Visual Object Detection》 时间:20191206 作者团队:CMU&中科院等 链接:https://arxiv.org/abs/1912.0225...
CenterNet首先预左上角和右下角的角点以及中心关键点,然后通过角点匹配确定边界框,最后利用预测的中心点消除角点不匹配引起的不正确的边界框。与CenterNet类似,Zhou等[98]通过对极值点和中心点进行匹配,提出了一种自下而上的目标检测网络,称为ExtremeNet。ExtremeNet首先使用一个标准的关键点估计网络来预测最上面、最下面...
链接:https://arxiv.org/abs/1912.11473 注:Dense RepPoints是RepPoints(CVPR2019)的升级版,也是Anchor-Free阵营的,其在COCO test上可达45.8mAP,性能优于CenterNet、CornerNet等网络 为了方便下载,我已经将上述论文打包,在CVer公众号后台回复:20191226即可获得打包链接。
而19年的Centernet-kepoint则更进一步,直接检测目标的中心,由中心点和边长回归目标框。 Anchor-free方法虽然也是single-stage的,但和之前基于锚点的Anchor方法相比思路改变很大。随着诸如ExtremeNet、FCOS、CenterNet-triplets乃至MatrixNet的提出,Anchor-free方向逐渐站稳脚跟,并在准...
注：SAPD：目前最强Anchor-free目标检测网络，性能高达47.4mAP/4.5FPS！性能秒杀FreeAnchor、CenterNet、FSAF、FCOS和FoveaBox等 MMOD：基于混合模型的目标检测边界框密度估计 《Mixture-Model-based Bounding Box Density Estimation for Object Detection》时间：20191202 作者团队：首尔大学 链接：arxiv.org/...
Objects as Points CenterNet (CVPR2019) 概要 这篇CenterNet算法也是anchor-free类型的目标检测算法,基于点的思想和CornerNet(参考博客:CornerNet笔记)是相似的,方法上做了较大的调整,整体上给人一种非常清爽的感觉,算法思想很朴素、直接,而且重点是在效果和效率之间能取得很好的平衡,提供的几个模型基本上能满足大部分...
19. 解码问题:解释Centernet模型输出offset/scale/heatmap三个头的含义,及解码过程? 20. 场景问题:目标检测中旋转框IOU的计算方式 21. 场景问题:如何修改Yolov5目标检测,从而实现旋转目标检测? 22. 场景问题:在目标Crowded的场景下,经常在两个真正目标中间会出现误检的原因? 23. 场景问题:通过设置更多的先验anchor...
Anchor-free:将 2D 检测方法 CenterNet 扩展到基于图像的 3D 检测器,该框架将对象编码为单个点(对象的中心点)并使用关键点估计来找到它。此外,几个平行的头被用来估计物体的其他属性,包括深度、尺寸、位置和方向。采用anchor 的方法使用了 3D 障碍物的平均信息作为先验知识,3D 检测效果实际落地更好,所以我们采用...
作品面向独居人士群体,以端云结合为基础,结合CenterNet、OpenPose、NLP、语音交互,并以深度学习和人工智能为核心,以类波士顿四足机器狗为载体,研发了一款集情感交互、健康监测、心灵陪伴、摔倒监测为一体的程序自设、硬件稳固、交互完善的机器狗。 热/烈/祝/贺...