前言:在计算机视觉四大基本任务(检测、分类、定位、分割)中，图像的目标检测受到的了研究者们越来越多的关注。今天我们就来聊一聊在目标检测中一项重要的机制——Anchor。Anchor机制在凯明大神提出的Faster-RCNN(2015年提出)时兴起。下面将从三方面来叙述Anchor.目录1.什么是Anchor
2.Anchor的机制
3.Anchor的优缺点
1.什么是Anchor 在目标检测任务中
anchor-free简介大多数的目标检测均采用anchor box来实现目标检测任务，对于one stage方法而言，通过设置大量的anchor box（prior box），然后将预测得到的各个box的score进行排名，并且通过回归提取效果较好的目标检测box。使用anchor box有两个弊端：1.需要设置大量的anchor box的数目，例如DSSD中设置超过40K个box，retain
目标检测中长出现的anchor，表示固定的参考框。anchor技术： 将问题转换为“这个参考框中有没有认识的目标，目标偏离参考框多远” 首先预设一组不同尺度，不同位置的固定参考框，覆盖几乎所有位置和尺度 每个参考框负责检测，与其交并比大于阈值（训练预设值，常用0.5或0.7）的目标计算每个像素256-d的9个尺度下的值，得到9个anchor， 我们给每个anchor分配一个二进制的标签（前景背景）
背景在目标检测中，不论是一阶段还是二阶段检测器，似乎都绕不开一个东西就是anchor。所谓anchor就是预设一组或几组不同尺度不同长宽比的固定参考框，每个参考框负责检测与其交并比大于阈值（预设值0.5或0.7）的目标。在anchor之前，一般是采用金字塔多尺度+遍历滑窗的机制，耗费时间效果也差强人意。如2016ECCV提出的yolo，或者说是yolov1就采用的是这种全局回归的方法， 难以解决目
1. Anchor定义就是一个多尺度的滑动窗口，在特征图上的每个cell上生成不同尺寸、不同高宽比的Anchor，也叫先验框 为什么要引入多种比例的Anchor？ 物体检测：一些候选区域进行分类和回归的问题。检测目标的大小、形状各不相同2. Anchor工作过程以YOLOv5为例，利用k-means根据数据集中目标主要分布的长宽尺度聚类出来的一组Anchor。anchor4个值： x1,y1,x2
今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》，其也是最近关于anchor free的目标检测的论文，作者来自于CMU，一作同样也是FSAF(2019 CVPR)的作者。该论文的出发点还是在样本选择和FPN特征选择层面。 背景Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在
在object detection的一些非常有名的model上面，有一个最开始非常难以理解的概念----Anchor。这个Anchor在Faster RCNN上面也叫reference boxes，也就是参考框。参考框的意思肯定是会带来先验的知识。首先考虑目标检测的任务，输入图片，输出的是包含目标类别的矩形框（Bounding Boxes）具体可以看下图：那么一个比较核心的问题，就是这个框的形状和
作者元峰在基于anchor的目标检测网络（Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等）中，一个至关重要的步骤就是科学的设置anchor，可以说，Anchor设置的合理与否，极大的影响着最终模型检测性能的好坏。本文，我们将以质朴的语言介绍Anchor导致是什么，以及如何科学的设置anchor。对于目标检测新手来说，一个比较常见的误区就是拿到模型，直接无修改的在自己的数据集上训练，
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2022-08-30 06:18:11
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Anchor在计算机视觉中称为描点或者描框，在目标检测中，作为描框anchor box应用于各个目标检测的网络模型中，也称为先验框。 来历，及应用场景：Anchor最新在Faster rcnn被提出及应用，后被YOLOV2借鉴，及应用与YOLO之后的各个版本。之后的各个目标检测框架都基本采用Anchor Box进行目标检测。那么就要说到，为什么要提出AnchorBox。那就要追根到之前的
重磅干货，第一时间送达1 前言本文接着上一讲对CornerNet的网络结构和损失函数的解析,链接如下https://zhuanlan.zhihu.com/p/188587434https://zhuanlan.zhihu.com/p/195517472本文来聊一聊Anchor-Free领域耳熟能详的CenterNet。原论文名为《Objects as Points》，有没有觉得这种简单的名字特别霸
翻译自：NICKZENG介绍这篇文章的目的是总结各种流行竞赛采用的一些常见的对象检测指标。这篇文章主要关注指标的定义。热门比赛和指标此任务包含以下竞赛和指标：
PASCAL VOC挑战赛 （Everingham等，2010）
COCO目标检测挑战 （Lin et al.2014）
Open Images挑战赛 （Kuznetsova 2018）上面的链接指向描述评估指标的网站。简单来说：所有这三个
1.Faster rcnn1.1.概述anchor本身的设置是基于各层输出分辨率上的各点，由各点回归出anchor的偏移量，预测anchor的类别；故anchor的布局需要和各层输出分辨率对应。输出分辨率各点anchor的数量和尺寸是可以调整的，其设置的合理与否，决定了网络的训练难易程度和模型的精度。anchor大小的设置是对应到输入分辨率【即训练分辨率】大小，和原图大小和输出分辨率无关。1.2.
FCOSFCOS是一阶段anchor free目标检测算法，其主要的卖点为无锚。通过回归特征图上每个位置距离目标框的上下左右距离来实现目标检测。如果一个位置落在了多个目标框内，文中的方法是通过多尺度+回归幅度限制的方法来缓解这个问题。为了解决目标框数量过多的问题，文中提出了center-ness的方法，为每个位置学习一个center-ness分数，最后乘以预测类别分数作为非极大抑制的输入参数来解决
1. 概念经典的目标检测如Faster R-CNN, YOLOv3等都用到了Anchor, 怎么设计Anchor每个目标检测方法各不相同。Faster R-CNN中的Anchor有三种形状，三种长宽比，比如形状有[128, 256, 512]三个，长宽比有[1:1, 1:2, 2:1]三种，这样组合就是9个anchor。YOLOv3中的Anchor是通过K-Means聚类得到的。这些基于ancho
目录参考链接：竞赛：数据集：数据增强：trick:一、数据分析（EDA）1、分析图像的大小尺度2、目标标注框的大小、长宽比3、图像数量是否充分，延伸到类別均衡问题4、人眼观察图像是否有认为旋转，色彩对比度，裁剪等二、数据增强/数据处理（在线、离线）三、post process四、模型集成五、训练采样六、模型部分1、backbone2、neck3、activation4、DCN、CNN七、tric
随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。在评价一个目标检测算法的“好坏”程度的时候，往往采用的是pascal voc 2012的评价标准mAP。这篇文章将主要介绍目标检测问题中的最常用的评估指标——mean Av
目标检测中的Anchor Free方法 3. 基于Segmentation的方法FCOS先来上一张FCOS的整体框架图： 按照FCOS的说法，它是把每个location都当做一个样本，如下图所示，可以看到，最左面的橙色点在棒球运动员的box内，这个点的gt实际上是该点到box的四个边缘的距离以及box的obj类别，所以最后预测出来的output是HxWxC以及HxWx4，C和4分别代表每
最近关于anchor free目标检测的论文，作者来自于CMU。该论文的出发点还是在样本选择和FPN特征选择层面。
原创
2022-10-10 13:14:35
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CenterNet前言CenterNet相关工作技术点关键点关键点数据标签损失函数中心点预测目标中心的偏置损失目标大小的损失复原阶段代码实现数据加载BackboneLoss Function总结参考 前言之前写了几篇关于目标检测的博客，目标检测综述，目标检测Yolo系列和目标检测YOLO算法代码实现。里面都详细介绍了Yolo系列的算法以及代码实现。在《目标检测综述》博客中简单提到了一些ancho
文章目录1. 什么是 IoU2. 什么是「边界框（bounding box）」3. 如何计算IoU 1. 什么是 IoU在深度学习的相关任务中，尤其当涉及到目标识别这一类的任务时，总能在论文或博客中看到或者听到 IoU，那么 IoU 指的是什么，它又是如何计算的呢？IoU 的全称是「Intersection of Union」对应的中文是「交并比」，也就是交集与并集的比。我们来看看示例图： 它表
