在这项工作中,作者提出了一种具有简单后处理的Anchor-Free和无NMS的单阶段端到端点云3D目标检测器(AFDet)。 在作者的实验中,使用PointPillars将整个点云编码为鸟瞰图(BEV)中的伪图像或类似图像的特征图。然而,AFDet可以与生成伪图像或类似图像的2D数据的任何点云编码器一起使用。编码后,应用具有上采样Neck的CNN输出特征图,该
NMS-free改进显著提升了YOLOv8的目标检测性能。根据YOLOv10的论文描述(YOLOv10也采用了NMS-free机制),这种改进使得模型在各种模型规模上都达到了最先进的性能和效率。例如,在COCO数据集上,NMS-free机制使得YOLOv10-S模型在保持类似AP(平均精度)的情况下,比RT-DETR-R18模型快了1.8倍,同时参数和FLOP数量减少了2.8...
MonoDIS 利用2D和3D检测损失的新颖的disentangling 变换和3D边界框的新颖自监督置信度得分,在nuScenes 3D对象检测挑战中获得最高排名。CenterNet 从特征图上检测边界框的中心并以此预测目标对象的位置和类别。尽管CenterNet最初是为2D检测而设计的,但它也具有使用单目相机进行3D检测的潜力。TTFNet 提出了缩短训练时间并提高...
在嵌入式系统上操作的高效点云3D目标检测对于包括自动驾驶在内的许多机器人应用来说都是重要的。大多数以前的工作都试图使用基于Anchor的检测方法来解决这个问题,这些方法有2个缺点: 后处理相对复杂且计算昂贵 …
nms-free就是不需要nms的目标检测,甚至可以认为没有后处理的目标检测。优势1.整体框架简洁,更少超参数。2.目标之间重叠严重的话,nms-base无法使用。 但目前的主流依然存在nms,足以说明nms的优势大于劣势。很多场景的目标检测,目标是稀疏的,此时many-to-one + nms组合简直不要太爽。
nms-free就是不需要nms的目标检测,甚至可以认为没有后处理的目标检测。优势1.整体框架简洁,更少超参数。2.目标之间重叠严重的话就无法用了。 但目前的主流依然存在nms,足以说明nms的优势大于劣势。很多场景的目标检测,目标是稀疏的,此时many-to-one + nms组合简直不要太爽。
nms-free就是不需要nms的目标检测,甚至可以认为没有后处理的目标检测。优势1.整体框架简洁,更少超参数。2.目标之间重叠严重的话就无法用了。 但目前的主流依然存在nms,足以说明nms的优势大于劣势。很多场景的目标检测,目标是稀疏的,此时many-to-one + nms组合简直不要太爽。
检测系统只使用单个feature map,如faster R-CNN 构建卷积层特征金字塔结构,但是可以看到其语义特征从高层到底层一直下降(蓝色的深度),这就导致小目标的检测不太好,如SSD 作者的FPN结构,速度与2,3相比一样快,但是更准确。由于其将高层特征经过上采样与底层进行拼接,这样就增加了底层的语义特征 ...
关键点检测(如 CenterNet):基于物体中心点或角点预测,自然减少重叠框。 稀疏预测设计:通过损失函数约束输出稀疏性(如 YOLOv9 的变体)。 2. 应用场景 cv::dnn::NMSBoxes 适用于依赖密集候选框的传统检测模型(如 YOLO、Faster R-CNN、SSD)。 需要后处理去重的场景,尤其是通用目标检测任务。
3D检测经典 | 第一个Anchor-Free、第一个NMS-Free 3D目标检测算法!!!(二) 简介:3D检测经典 | 第一个Anchor-Free、第一个NMS-Free 3D目标检测算法!!!(二) 5、参考 [1].AFDet: Anchor Free One Stage 3D Object Detection.