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
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
前言前天发了一个推文【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet，讲解的是CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection这篇论文，今天要讲的这篇论文全名是Object as Points。这篇论文提出的网络也被叫作CenterNet，和前面介绍的CenterNet重名了，注意加以区别。论文原文见附录。摘要：目标
原创
2022-04-19 14:56:17
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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
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）
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
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
020-04-26 20:11:08本文介绍的是CVPR2020论文《CentripetalNet: Pursuing High-quality Keypoint Pairs for Object Detection》，作者来自商汤 。
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2020-04-27 08:35:21
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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
一、anchor free 概述 1
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先要知道anchor 是什么（这需要先了解二阶段如faster rcnn，一阶检测器如YOLO V2以后或SSD等）。
在过去，目标检测通常被建模为对候选框的分类和回归，不过，按照候选区域的产生方式不同，分为二阶段（two-step）检测和单阶段（one-step）检测，前者的候选框通过RPN（区域推荐网络）网络产生proposal，后者
faster rcnn anchor：尺寸比例固定 yolo anchor尺寸确定：通过聚类Anchor Free方法anchor的简单理解：在特征图上的模板，含有的信息为检测框的大小和尺度Anchor based 方法小结 Faster rcnn(左上)yolo v3(右上)ssd (中)retinaNet(下)虽然Anchor based的方法取得了大量成功，但依然存在一些不足：an
前言继续Anchor-Free探索。前面介绍了【目标检测Anchor-Free】ECCV 2018 CornerNet，相信大家对Anchor-Free目标检测算法有基本的认识和理解了。但是在介绍这个论文的时候最后提到CornerNet最大的瓶颈在于角点检测的不准确，这篇文章主要针对这一点进行了改进，提出了ExtremeNet。论文原文和代码见附录。介绍这篇论文提出了一种新的Anchor-
原创
2022-04-19 14:38:08
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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
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2020-04-01 10:44:00
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FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 特点：全卷积，单阶段，类似于语义分割的逐像素预测 优点：无anchor box, 无proposal。设计复杂度大大降低。 避免了训练时计算IOU，更重要的是避免了所有与anchor box相关
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2020-06-12 14:30:00
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解决什么问题？ 1.注意力偏移 模型对具有良好视野的物体具有较高的注意，而一定程度忽视了其他目标。表现在:在靠近目标边界的区域位置存在很大区域不必要的高得分. 认为目标中心的anchor point和边缘的anchor point有相同的表达力是不合理的。一顿操作其实就是给每个附近高得分样本提出了一
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2020-06-12 14:24:00
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目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏。。。
原创
2022-10-10 11:47:13
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编辑丨CV技术指南前言 Anchor-free 目标检测是目标检测近几年的主流趋势之一，本文将分享一个汇总了最近几年所有Anchor-free论文的github项目。Anchor-free目标检测项目作者：Xin Zhang, Xuesong Wang, nuo xuhttps://github.com/XinZhangNLPR/awesome-anchor-free-object-detec
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2022-10-13 10:44:39
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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/188587434 https://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气，比什
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2021-06-14 23:57:18
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