pose_score = n_p['keypoints'][:, 2] n_p['score'] = float(box_score + np.mean(pose_score) + np.max(pose_score)) 2.2 计算 oks_ious 姿态估计的 NMS 分为 oks_nms 或者 soft_oks_nms,逻辑与目标检测 NMS 相同,只不过姿态估计中的 overlaps 计算 使用关键点坐标间的 oks_iou,而不是检测...
论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法,将检测目标视为关键点,先找到目标的中心点,然后回归其尺寸。对比上一篇同名的CenterNet算法,本文的算法更简洁且性能足够强大,不需要NMS等后处理方法,能够拓展到其它检测任务中 。
2、对于每个物体,我们只有一个正样本的“anchor”,因此,也就不需要NMS了。3、CenterNet输出的是一个比较大的分辨率的特征图(stride为4),通常我们的stride都是16,因此,也就不需要多个anchor了。 使用关键点预测的物体检测 CornerNet ExtremeNet 单目3D物体检测 Deep3Dbox 3DRCNN 3. 准备工作 对于一张H×W的图像,...
我们要attenticu的这些progranms的要点。 翻译结果2复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 翻译结果3复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 We should pay attenticu to the important points of these progranms. 翻译结果4复制译文编辑译文朗读译文返回顶部 We attenticu should pay to the important points of these progranms...
论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法,将检测目标视为关键点,先找到目标的中心点,然后回归其尺寸。对比上一篇同名的CenterNet算法,本文的算法更简洁且性能足够强大,不需要NMS等后处理方法,能够拓展到其它检测任务中 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号
Objects as Points:预测目标中心,无需NMS等后处理操作 | CVPR 2019,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法,将检测目标视为关键点,先找到目标的中心点,然后回归其尺寸。对比上一篇同名的CenterNet算法,本文的算法更简洁且性能足够强大,不需要NMS等后处理方法,能够拓展到其它检测任务中 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号