论文题目:Objects as Points 论文地址:arxiv.org/pdf/1904.0785 发布时间:2019.4.16 机构:UT Austin,UC Berkeley 代码:github.com/xingyizhou/C Abstract 目标检测识别往往在图像上将目标用矩形框形式框出,该框的水平和垂直轴与图像的水平和垂直向平行。大多成功的目标检测器都先穷举出潜在目标位置,然后对该位置进行...
论文: Objects as Points 论文地址:arxiv.org/abs/1904.0785 论文代码:github.com/xingyizhou/C Introduction 论文认为当前的anchor-based方法虽然性能很高,但需要枚举所有目标可能出现的位置以及尺寸,实际上是很浪费的。为此,论文提出了简单且高效的CenterNet,将目标表示为其中心点,再通过中心点特征回归目标的尺寸。 Cen...
论文: Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850 论文代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Introduction 论文认为当前的anchor-based方法虽然性能很高,但需要枚举所有目标可能出现的位置以及尺寸,实际上是很浪费的。为此,论文提出了简单且高效的CenterNet,将目标表示为其中心点,再通过...
论文题目: Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet 参考了别人的一篇精读:来自 <https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/89358658> Abstract 目标检测识别往往在图像上将目标用矩形框形式框出,该框的水平和垂直轴与图像的水平和...
论文代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Introduction 论文认为当前的anchor-based方法虽然性能很高,但需要枚举所有目标可能出现的位置以及尺寸,实际上是很浪费的。为此,论文提出了简单且高效的CenterNet,将目标表示为其中心点,再通过中心点特征回归目标的尺寸。
Base on https://github.com/xingyizhou/CenterNet. But remove focal loss convolution magic number and sigmoid clamp trick. Easier to do training and debuging. Flexible to replace backbone due to using qubel's segmentation models framework. @inproceedings{zhou2019objects, title={Objects as Points},...
CenterNet:Objects as Points学习笔记 Objects as Points 论文链接 代码链接 Abstract 本文将目标建模为一个点,即其边界框的中心点,本文的检测器CenterNet采用关键点估计来找到中心点,并回归到其他目标属性,例如尺寸,3D位置,方向,甚至姿态。 CenterNet实现了速度与精度的最好权衡 on the MS COCO dataset, with 28.1%...
This repository is a simple pytorch implementation ofObjects as Points, some of the code is taken from theofficial implementation. As the name says, this version issimpleandeasy to read, all the complicated parts (dataloader, hourglass, training loop, etc) are all rewrote in a simpler way. ...
Objects as Points PDF: https://arxiv.org/pdf/1904.07850v1.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 创新点: 1 分配的锚点 (center point) 仅仅是放在位置上,没有尺寸框。不需要手动设置阈值做前后景区分。
类似的想法在Objects as Points一篇介绍CenterNet的文章中也有探讨。在这里,我们使用热图检测边界框的中心点。其他属性,如边界框的大小,直接使用回归来预测。 这种方法的缺点是训练速度较慢。为了解决这个问题,提出了TTFNet(Training-Time-Friendly Network)。它遵循相同的基本思想,因此我们决定在一个包中实现来自两个网络...