也就是NMS-Free的方法。作者将这个重复去除看作一个二分类问题,对于每一个基准框,只有一个被检测的目标能够与之匹配。这样的话可以将这个重复去除问题看做事一个二分类问题。与基准框绑定的预测框为correct,其余的为duplicate的预测。这个预测是能够通过网络来进行的。这个网络的输入就是各个预测的目标。每个目标有一...
《Pix2seq: A Language Modeling Framework for Object Detection》 《End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network》CVPR2021 nms-free的现状与未来 过去,无需nms的目标检测,很美很纯粹,但几乎没人想过应用到业务上。然而经过近些年的发展,性能甚至超过了nms-base。站在2021年的尾巴,回顾nms-free...
对此,作者尝试抛弃NMS来做重复预测的去除。也就是NMS-Free的方法。作者将这个重复去除看作一个二分类问题,对于每一个基准框,只有一个被检测的目标能够与之匹配。这样的话可以将这个重复去除问题看做事一个二分类问题。与基准框绑定的预测框为correct,其余的为duplicate的预测。这个预测是能够通过网络来进行的。这个网...
此算法后来几乎成了nms-free做label assign的标准解法。 《Relation Networks for Object Detection》CVPR2018[5] 作者借鉴了隔壁NLP的《attention is all your need》的思想,在backbone里面融合self-attention,思路是每个proposal通过attention了解图片中存在什么proposal,从而知道自身处于...
Anchor-free检测器由5个头组成。它们是keypoint heatmap head、 local offset head、z-axis location head、 3D object size head 和orientation head。图1显示了Anchor-free检测器的一些细节。 1、BEV中的目标定位 对于heatmap head和offset head,预测关键点heatmap ...
Finally, we introduce a sample selection module (SSM) to achieve NMS-free object detection, simplifying the deployment of our detector on embedded devices. Extensive experiments on the DOTA and HRSC2016 datasets demonstrate the superiority of the proposed approach.Dong, Yunpeng...
本文方法:AFDet(Anchor Free One Stage 3D Object Detection) 图1.AFDet系统的框架和anchor free检测器的详细结构。整个pipline由点云编码器、backbone和neck以及anchor free检测器组成。方括号中的数字表示最后一个卷积层的输出通道数。C是检测中使用的类别数。
有一说一,nms使检测算法不够直观、简单,更像tradeoff的行为[挽尊]。nms-free简单的结构,降低了det学习的门槛。 nms-free的发展历程 此处挑比较有意思的论文介绍。如有遗漏或指正,欢迎留言。 《End-to-end people detection in crowded scenes》CVPR2016[4] ...
本文方法:AFDet(Anchor Free One Stage 3D Object Detection) 图1.AFDet系统的框架和anchor free检测器的详细结构。整个pipline由点云编码器、backbone和neck以及anchor free检测器组成。方括号中的数字表示最后一个卷积层的输出通道数。C是检测中使用的类别数。
论文提出了简单高效的PSS分支,仅需在原网络的基础上添加两个卷积层就能去掉NMS后处理,还能提升模型的准确率,而stop-grad的训练方法也挺有意思的,值得一看 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Object Detection Made Simpler by Eliminating He