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…

论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法,将检测目标视为关键点,先找到目标的中心点,然后回归其尺寸.对比上一篇同名的CenterNet算法,本文的算法更简洁且性能足够强大,不需要NMS等后处理方法,能够拓展到其它检测任务中   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850 论文代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Introducti…

目录 Abstract Instruction 分析 CenterNet 的Loss公式 第一部分:\(L_k\) 第二部分:\(L_{size}\) 第三部分:\(L_{off}\) Abstract 当前,许多效果不错的目标检测算法都需要枚举很多可能的位置并对它们进行一一分类,这些方法不仅浪费资源,而且需要后期处理(一般指NMS),十分低效.在这篇论文中,我们使用了不一样的算法--将待检目标预测为一个点(该目标的边框中心).我们的算法使用关键点预测来发现中心点,并回归得到该目标的其他特征,比…

CenterNet和CenterNet2笔记 CenterNet是基于anchor-free的一阶段检测算法 CenterNet2是CenterNet作者基于两阶段的改进 CenterNet(Object as point笔记添加[2022年4月14号]) 以下笔记基于mmdetection代码库 CenterNet网络结构笔记 CenterNet的Centernet_head.py中的decode部分 centernet的paper centernet的code centernet2的pape…

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…

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…

目标检测之Anchor Free系列 CenterNet(Object as point) 见之前的过的博客 CenterNet笔记 YOLOX 见之前目标检测复习之YOLO系列总结 YOLOX笔记 FCOS solve object detection in a per-pixel prediction fashion, analogue to semantic segmentation Paper Code1: 官方代码 Code2: mmdetectin代码 FCOS总结 对于边界框,进行…

Objects as Points anchor-free系列的目标检测算法,只检测目标中心位置,无需采用NMS 1.主干网络 采用Hourglass Networks [1](还有resnet18 with up conv layer,以及DLA-34),这是一个用于人体姿态检测的网络,网络结构如图, 特点是类似一个沙漏结构,两头大,中间小,右边特征需要左边特征融合.几个网络特点是输入512*512,输出128*128 2.输出 输出包括三部分 hm(heatmap):128*128*80(类…

​ 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…

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…