相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.08043 论文代码:https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 概述 ExtremeNet是今年(2019)1月23号挂在arxiv上的目标检测论文,是至今为止检测效果最好的单阶段目标检测算法.思想借鉴CornerNet,使用标准的关键点估计网络检测目标关键点进而构造目标的预测框.ExtremeNet预测四个extreme point(顶.左.底.右)以及目标的中心点,如果这五个点满…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.08043 github: https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 摘要 本文利用一个关键点检测网络来检测目标物的最左边,最右边,顶部,底部及目标物中心五个点.如果这几个点在几何空间上对齐,则生成一个边界框.目标检测进而演变为基于外形的关键点检测问题,不需要进行区域分类及复杂的特征学习. 介绍 Top-Down方法占据目标检测中的主要地位,一些流行的目标检测算法通过直接裁剪区域或者特征,或者…

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论文阅读——FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 概述 目前anchor-free大热,从DenseBoxes到CornerNet.ExtremeNet,以及最近的FSAF.FoveaBox,避免了复杂的超参数设计,而且具有很好的检测效果.本文作者提出了一种全卷积的单阶段目标检测算法,类似于语义分割的做法使用像素级预测.该检测框架简单有效,而且可以方便地用于其他任务. 简介 再啰嗦一下基于anchor的检测算法的缺陷: 1.检测…

相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 概述 CenterNet由中科院.牛津大学和华为诺亚方舟实验室联合提出,发展了以CornerNet为代表的基于关键点的目标检测方法.其主要思想在于,利用关键点的三元组(中心点.左上角点和右下角点)来确定一个目标,有效利用了目标内部信息.为了更好地提取中心点和角点特征,作者提出了center pooling和cascade…

作者:青青子衿链接:https://www.zhihu.com/question/356551927/answer/926659692来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1.目标检测算法一般可分为anchor-based.anchor-free.两者融合类,区别就在于有没有利用anchor提取候选目标框. A. anchor-based类算法代表是fasterRCNN.SSD.YoloV2/V3等 fasterRCNN-设置了3种尺度3种宽高ratio…

同步到知乎anchor_based-anchor_free object detectors 前言:最近关注了大量目标检测的论文,比较火的就是anchor based和anchor free两类问题:阅读了很多知乎大佬的文章,记录一些,方便以后学习,若有版权问题,可以删除,谢谢! anchor based 和 anchor free的问题 Anchor-based 方法处理的尺度范围虽小,但更精准:Anchor-free 方法覆盖的尺度范围较大,但检测微小尺度的能力低下. Anchor-base…

心仪院校导师任务之一,文献调研记录. 本文部分思路参考: 1. Anchor-Free 2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/66048276 3. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/92801206 在此由衷感谢. 一些专业词汇概念需要掌握: 一.上下采样的概念: https://blog.csdn.net/stf1065716904/article/details/78450997 1. 缩小图像(或称…

目标检测中的anchor-based 和anchor free 1.  anchor-free 和 anchor-based 区别 深度学习目标检测通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题.在单阶段检测器中,这些候选区域就是通过滑窗方式产生的 anchor:在两阶段检测器中,候选区域是 RPN 生成的 proposal,但是 RPN 本身仍然是对滑窗方式产生的 anchor 进行分类和回归. anchor-free是通过另外一种手段来解决检测问题的.同样分为两个子问题,即确定物体中心和对…

  早期目标检测研究以anchor-based为主,设定初始anchor,预测anchor的修正值,分为two-stage目标检测与one-stage目标检测,分别以Faster R-CNN和SSD作为代表.后来,有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大,而且很难找到完美的预设anchor,于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法,意在去掉预设anchor的环节,让网络自行学习anchor的位置与形状,在速度和准确率上面都有很不错的表现.anchor-free目标检测算法…