在上一篇博客"使用tensorflow object detection API 训练自己的目标检测模型 （二）"中介绍了如何使用LabelImg标记数据集，生成.xml文件，经过个人的手工标注，形成了一个大概有两千张图片的数据集。但是这仍然不满足tensorflow object detection API对训
Center and Scale Prediction: A Box-free Approach for Object Detection论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1904.02948.pdf代码下载地址：https://github.com/liuwei16/CSP算法的创新点：该算法的创新点就是基于关键点检测（FCN网络结构）的基础上增加了一个检测目标的尺度预测
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
转载
2024-04-24 16:15:58
261阅读
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
转载
2024-03-26 20:40:57
381阅读
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
转载
2024-05-03 22:54:32
76阅读
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
转载
2024-06-28 13:14:25
55阅读
RT-DETR论文：2304.08069.pdf (arxiv.org)RT-DETR代码：lyuwenyu/RT-DETR: [CVPR 2024] Official RT-DETR (RTDETR paddle pytorch), Real-Time DEtection TRansformer, DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection. ?
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
转载
2024-08-22 14:09:41
61阅读
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
转载
2024-03-29 19:07:38
102阅读
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
转载
2024-04-28 12:10:56
93阅读
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
转载
2024-04-29 15:40:51
70阅读
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
转载
2024-02-21 14:56:16
37阅读
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
转载
2024-09-02 17:53:31
83阅读
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
转载
2024-08-15 18:34:43
28阅读
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
183阅读
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
转载
2024-03-06 12:25:29
69阅读
Anchor-free目标检测简介沿着two-step到one-step，anchor-based到anchor-free的发展路线，如今，目标检测（Object Detection，OD）已经进入anchor-free的时代。这些anchor-free方法因为适用于多目标跟踪等领域，也促使了MOT的飞速发展。本文将沿着anchor-free目标检测发展地路线，简单介绍一下主要地一些方法思路，包括
转载
2024-05-06 12:54:15
106阅读
一、Anchor概述anchor（锚点）在某些文章中也叫prior bounding box（先验框），其作用就是相当于给原是图像的目标的一个较强的先验特征。anchor的本质是在原图大小上的一些列矩形框，但因直接对原图做先验框所需计算量太大，而其中存在大量的冗余，故FasterRCNN的做法是将anchor与feature map关联。具体来说就是将原始图像经过一个CNN，最后得到的一个512维
目标检测 YOLOv5 anchor设置1 anchor的存储位置1.1 yaml配置文件中例如 models/yolov5s.yaml# anchors
anchors:
- [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8
- [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16
- [116,90, 156,198, 373,326] # P5/321.2
转载
2024-06-16 11:35:33
215阅读
目标检测网络（Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等）中，均有先验框的说法，Faster RCNN中称之为anchor(锚点)，SSD称之为prior bounding box(先验框)，实际上是一个概念。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。1. 什么是Anchor？一句话概括——提前在图像上预设好的不同大小，不同长宽比的框，先验框示意如下：同一
转载
2024-05-06 18:00:44
96阅读
