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

更新记录: 2022年5月30日 发布本篇 1.说明 anchor布局类似auto布局从上到下进行堆叠,但不同的是其可以指定每个元素相对于容器大小的比例. 当调整父容器大小,容器根据指定的规则调整所有子组件的大小.支持数值方式.百分比方式设置比例. 使用百分比示意图 使用数值示意图 2.设置anchor布局方法 在容器中设置 layout: 'anchor' 然后在子组件中设置 anchor: '宽度 高度' 注意:宽度.高度可以指定为 百分比 或 指定整数偏移值. 注意:如果宽度.高度指定为正

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

​ 前言: 目标检测的预测框经过了滑动窗口.selective search.RPN.anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文,但anchor freee的流行却是从CornerNet开始的,其中体现的一些思想仍值得学习. 看过公众号以往论文解读文章的读者应该能感觉到,以往论文解读中会有不少我自己的话来表述,文章写得也很简练.但这篇论文的写作实在很好,以至于这篇解读文章几乎就是对论

aspect ratios:高宽比率 假设 window 的尺寸为:\((w, h)\),锚框的尺寸为:\((w_1, h_1)\),则有: \[ \begin{cases} \frac{w_1h_1}{wh} = s^2\\ \frac{h_1}{w_1} = \frac{h}{w} r \end{cases} \] 可以化简为: \[ \begin{cases} w_s = \frac{w_1}{s} = \frac{w}{\sqrt{r}} \\ h_s = \frac{h_1}{s} =

先上图看一下Faster R-CNN操作流程:  图片说明:Faster R-CNN=Fast R-CNN+RPN,其中Fast R-CNN结构不变:RPN负责生成proposals,配合最后一层的feature map,使用ROI Pooling,生成fixed length的feature vector.我们详细讨论一下RPN的操作过程 图片说明,红框只是一个滑窗的操作过程,注意这里的anchor是原图像像素空间,而不是feature map上的.这样anchor是RPN的核心:      

咸鱼了半年,年底了,把这半年做的关于目标的检测的内容总结下. 本文主要有两部分: 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中,使用一个矩形的边框来表示.在图像中,可以基于图像坐标系使用多种方式来表示矩形框. 最直接的方式,使用矩形框的左上角和右下角在图像坐标系中的坐标来表示. 使用绝对坐标的\((x_{min},y_{min},x_{max},y_{max})\). 但是这种绝对坐标的表示方式,是以原始图像的像素

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y

iView3.x Anchor(锚点)组件 导航锚点 iview 3.x框架中新添了一个Anchor(锚点组件),用这个组件去做页面的分类导航正好合适,但是苦于官方文档太过抽象研究了一整天,才勉强可以在项目中应用.下面是我研究后的一点总结: 首先在main.js中引入iview 3.x我使用部分引用组件的方法所以要单独引入Anchor组件 import {Anchor} from 'iview' Vue.component('Anchor', Anchor) // 这两句就可以在页面中使用组件了

Anchor Boxes 到目前为止,对象检测中存在的一个问题是每个格子只能检测出一个对象,如果你想让一个格子检测出多个对象,你可以这么做,就是使用anchor box这个概念. 我们还是先吃一颗栗子:   假设你有这样一张图片,对于这个例子,我们继续使用3×3网格,注意行人的中点和汽车的中点几乎在同一个地方,两者都落入到同一个格子中. 所以对于那个格子,如果 y 输出这个向量y   你可以检测这三个类别,行人.汽车和摩托车,它将无法输出检测结果,所以我必须从两个检测结果中选一个.   而anc

CVPR2019论文看点:自学习Anchor原理 原论文链接:https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf CVPR2019的一篇对anchor进行优化的论文,主要将原来需要预先定义的anchor改成直接end2end学习anchor位置和size.首先anchor的定义通常为(x, y, w, h) (x, y为中心点),formulate一下: 本文所提的guided anchoring利用两个branch分别预测anchor的位置和w.h: guided anc

HBase Data Model--HBase 数据模型(翻译) 在HBase中,数据是存储在有行有列的表格中.这是与关系型数据库重复的术语,并不是有用的类比.相反,HBase可以被认为是一个多维度的映射. HBase数据模型术语 Table(表格) 一个HBase表格由多行组成. Row(行) HBase中的行里面包含一个key和一个或者多个包含值的列.行按照行的key字母顺序存储在表格中.因为这个原因,行的key的设计就显得非常重要.数据的存储目标是相近的数据存储到一起.一个常用的行的key

ContextJS is a lightweight solution for contextual menus. Currently, there are two versions. The first is to be used with Twitters Bootstrap   (bootstrap.css specifically). If you do not use or want to use bootstrap.css, there is a standalone stylesh

Busy Developers' Guide to Features Want to use HSSF and XSSF read and write spreadsheets in a hurry? This guide is for you. If you're after more in-depth coverage of the HSSF and XSSF user-APIs, please consult the HOWTO guide as it contains actual de

最近做的东西用到了infowindow,不过google提供的样式太难看了,于是想改变一下样式.看了一下好像infowindow的样式不太好改. 查了半天资料,看到一个infobox,感觉真的挺好用.提供了完整的api,样式的改变也容易.http://code.google.com/p/google-maps-utility-library-v3/wiki/Libraries里面还有其他的插件 都很好用.View example (infobox-basic.html),这是他给的一个demo,

关于 HSSF 和 XSSF 功能的开发者入门指南 笔者深夜无眠,特此对本文翻译一部分,未完成部分待后续更新 本文源文地址 意欲使用 HSSF 和 XSSF 功能快熟读写电子表格?那本文就是为你而写的.如果你之后想要更深入的了解 HSSF 和 XSSF 的用户 API , 请阅读 HOWTO guide ,它包含了如何使用这些东西的详细描述. 功能索引 How to create a new workbook How to create a sheet How to create cells H

转载请注明作者:梦里茶 Single Shot MultiBox Detector Introduction 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box Model 输入:300x300 经过VGG-16(只到conv4_3这一层) 经过几层卷积,得到多层尺寸逐渐减小的feature map 每层feature m

https://vitalab.github.io/deep-learning/2017/04/04/feature-pyramid-network.html Feature Pyramid Networks for Object Detection Reviewed on Apr 4, 2017 by Frédéric Branchaud-Charron • https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf Reference : T. Lin, P. Dollár,

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/utils , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 一. 主要操作 1. bounding box回归: 目的是提高定位表现.在DPM与RCNN中均有运用. 1) RCNN版本: 在RCNN中,利用class-specific(特定类别)的bounding box regressor.也即每一个类别学一个回归器,然后对该类的bbox预测结果进行进一步微调.注意在回归的时候

一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更高.比较常用的Region Proposal方法有:SelectiveSearch(SS,选择

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更