解析过程和 centernet 也是一样的。唯一不同的地方在于 mask,因为有了强大的 SAM,作者直接使用了 SAM 中的 Promptable mask decoder 得到mask。也就是说实际上实例分割部分就完全没有学习,纯粹是一个后处理模块(疑问, mask decoder 不学习,那么图片特征肯定也要是 SAM-ViT 输出的吧,论文架构图好像是看不出来)...
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...
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。 如果各位CVer喜欢这样的"看尽"系列,请给这...
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。
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...
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 COCO test-dev Speed vs mAP Training strategy 【11】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》 ...
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...
本发明公开一种移动机器人感知识别方法,包括以下步骤:基于CenterNet目标检测算法训练移动机器人感知识别模型;采集移动机器人实时图像,代入到训练完成的移动机器人感知识别模型进行检测,输出检测框;对检测框进行不同大小窗口的最大池化层过滤,输出达到检测... 秦豪,赵明 被引量: 0发表: 2021年 加载更多站...
改进的MSC-YOLOv8模型在蓝莓数据集上取得了较优的结果,与SSD和CenterNet模型对比,mAP分别提升了4.6和1.1个百分点,在检测速度和准确率方面均有优势。该研究可为田间复杂环境下蓝莓机器人采摘提供技术支持。 本文由丨《农业工程学报》编辑部 ...