代码地址:https://github.com/Scalsol/RepPointsV2 物体定位在物体检测任务中是非常重要的组成部分,传统的方法如 Faster-RCNN、RetinaNet 采用的是一种“粗验证,细回归”的范式,它们首先会铺设若干预设好大小的锚点,然后再通过计算锚点与真实框之间的偏移来调整锚点的位置与大小来完成物体定位。最近,一些基于中心点的...
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度而做出改进:1)将验证(即分割)的过程融入RepPoints,进一步提升结果,得到RepPoints V2; 2) 将点集的监督方式进行改进,病扩充点集的点数,实现了目标实力分割任务的统一范式,即Dense RepPoints. RepPoints RepPoints算法的框架如图2 所示。总体...
实验结果表明，在不同主干网络下，方法相比 RepPoints v1 均有约 2% 的稳定性能提升。与其他检测器比较，性能显著。通过实验证明，方法在 FCOS 和 Dense RepPoints 方法上同样适用。预测结果显示，与 RepPoints v1 相比，v2 方法预测结果更加准确。
RepPointsV2任意方向目标场景上的目标检测研究是近几年来目标检测领域新兴的一个研究方向.对比水平视角通用场景,任意方向目标场景由于其具有的方向随机性,相较于水平视角的图像包含了更多的细节信息,使其在交通疏导,城市规划,海上救援以及军事部署有着广泛的应用价值.但任意方向目标的检测场景相较于水平目标检测场景,场景...
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度:1)将验证(即分割)的过程融入RepPoints,进一步提升结果,得到RepPoints V2; 2) 将点集的监督方式进行改进,并扩充点集的点数,实现了目标实例分割任务的统一范式,即Dense RepPoints....
RepPointsV2的整体思想类似与Mask R-CNN,加入更多的任务来监督目标检测算法的学习。虽然在创新性上可能不够新颖,但论文的通用性还是很不错的,而且将角点任务的输出用于联合推理,从对比实验上看提升不少 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: RepPoints V2: Verification Meets Regression for Object Detection ...
RepPoints_V2_X_101_FPN_GIoU_2xYes47.347.8Google/Baidu/Log RepPoints_V2_X_101_FPN_dcnv2_GIoU_2xYes49.349.4Google/Baidu/Log MobileNets: ModelMulti-scale trainingAP (minival)AP (test-dev)Link RepPoints_V2_MNV2_c128_FPN_2xYes36.8---Google/Baidu/Log ...
一直以来都非常欣赏微软的研究,尤其是可形变卷积,这个工作在我看来非常的有创造力(很喜欢可形变卷积这个思路),这次借着RepPoints这篇最新的论文,回顾一下可形变卷积。 本文主要涉及DCNv1、DCNv2、RepPoints三篇文章,其中RepPoints可以认为是DCNv3。这三篇文章不断改进可形变卷积,...
RepPoints v2在物体检测中如何结合验证和回归? RepPoints v2相较于前代有哪些主要改进? RepPoints v2在处理物体检测时采用了什么新技术? 地址:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2007.08508.pdf github:https://github.com/Scalsol/RepPointsV2 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2020-...
【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。