并以PPYOLOE为具体结果进行详解 为了更好的讲解anchor free 在此先说几个我想到与看到的问题与解答 anchor 是什么? 目标检测通常被建模为对候选框的分类和回归,不过,按照候选区域的产生方式不同,分为二阶段(two-step)检测和单阶段(one-step)检测,前者的候选框通过RPN(区域推荐网络)网络产生proposal,后者通在
FCOS和YOLOX是两种代表性的anchor-free方法。FCOS通过密集预测，回归目标物体的长宽和类别信息，而YOLOX则是旷视科技基于YOLOv3的改进，其位置预测参数是中心点偏移和高宽预测。PP-YOLOE作为PP-YOLOv2的进化，同样采用anchor-free，其Head层输出左、右、上、下四个参数，用于计算最终的预测框。以PPYOLOE...
公开项目>PPYOLOE详解第二弹:你真的知道什么是Neck嘛? 精PPYOLOE详解第二弹:你真的知道什么是Neck嘛? Fork 6 喜欢 4 分享 one stage Neck负责融合不同backbone特征层中的相关特征 老萌新 7枚 AI Studio 经典版 2.2.2 Python3 初级计算机视觉 2022-03-31 21:11:50 ...
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型,超越了多种流行的yolo模型。PP-YOLOE有一系列的模型,即s/m/l/x,可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免使用诸如deformable convolution或者matrix nms之类的特殊算子,以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。 PP-YOLOE在Head out Reg...