RepPoints是ICCV2019的一篇文章,新颖地提出使用点集的方式来表示目标,该方法在不使用anchor的基础上取得了非常好的效果。如图1所示,a)表示一般目标检测算法使用水平包围框来表示目标位置信息,b)则表示了RepPoints使用点集来表示目标位置的方法。RepPoints系列工作其实就是以点集表示为核心,从不同的角度去进一步提升该算法精...
RepPoints 流行目标检测大都严重依赖矩形框来表征目标(anchors, proposals, final predictions)。矩形框简单易用,但是只能粗略的提取目标的特征。本文中作者提出了RepPoints (representative points),用一系列采样点来更精细的表征特征。 矩形框对于目标检测性能的优势有:一是gt box和pred box之间的overlap是计算检测指标的...
RepPoints Detector (RPDet) 由两个基于可变形卷积的识别阶段构成,如图所示。 可变形卷积与 RepPoints 很好地结合在一起,因为它的卷积是在一组不规则分布的采样点上计算的,另外,它的分类可以指导训练这些点的定位。 上图的第一个偏移量通过对角点监督学习得到,第二个偏移量在...
RepPoints v2通过结合验证与回归任务，显著提升了目标检测的性能。具体来说：背景与动机：在物体检测任务中，物体定位是关键。传统方法如FasterRCNN、RetinaNet采用“粗验证，细回归”策略，而近年来“纯回归”无锚点方法如FCOS、RepPoints在性能上表现出色，引发了对验证步骤必要性的重新思考。同时，“纯验证...
相比于可形变卷积，RepPoints的主要优点在于：通过定位和分类的直接监督，使得偏移量学习更具有可解释性，避免了偏移可能偏离目标的问题。通过采样点生成伪框，消除了对额外边界框学习的需求，定位和分类更紧密地结合在一起。总结来说，RepPoints是可形变卷积的进阶版本，通过改进的点表示和监督机制，提升目标...
RepPoints的设计思想十分巧妙,使用富含语义信息的点集来表示目标,并且巧用可变形卷积来进行实现,整体网络设计十分完备,值得学习 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: RepPoints: Point Set Representation for Object Detection 论文地址:
Experiments 对比不同的伪预测框生成方法的性能。 与其它SOTA检测方法对比性能。 Conclusion RepPoints的设计思想十分巧妙,使用富含语义信息的点集来表示目标,并且巧用可变形卷积来进行实现,整体网络设计十分完备,值得学习。
【新智元导读】来自北京大学、清华大学和微软亚洲研究院的研究人员提出一种新的、更精细的对象表示方法RepPoints,抛弃了流行的边界框表示,结果与最先进的基于 anchor 的检测方法同样有效。 目标检测是计算机视觉中最基本的任务之一,也是许多视觉应用的关键组成部分,包括实例分割、人体姿态分析、视觉推理等。
RepPoints的核心思想是使用语义关键点来表示目标边界框，以解决传统表示方法中性能下降的问题。与矩形边界框表示方法相比，RepPoints通过引入9个语义关键点，能更精准地表示物体的形状和姿态，减少噪声和无关背景的影响。这种表示方法在训练过程中，可以采用中心点回归热图和9个语义点坐标输出的双分支网络结构，...
【论文笔记】:RepPoints: Point Set Representation for Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。