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
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2022-01-17 16:22:55
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&论文概述论文题目：Objects as Points作者&出处：Xingyi Zhou, UT Austin; Dequan Wang, UC Berkley; Philipp Krahenbuhl, UT Austin 获取地址：https://arxiv.org/abs/1904.07850v1 &总结与个人观点提出新的表示目标的方法：使用points。Ce
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2023-06-01 12:29:04
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## 实现CenterNet PyTorch
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现"CenterNet PyTorch"，帮助你入门。下面将按照步骤展示整个流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
### 1. 安装PyTorch和相关依赖
首先，你需要安装PyTorch和其他可能需要的依赖库。可以使用以下命令安装PyTorch：
```python
!pip install tor
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2023-08-03 17:31:26
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# 使用CenterNet进行目标检测：Docker环境配置指南
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要且活跃的研究方向。CenterNet是一种基于中心点的目标检测方法，具有较高的精确度和实时性。在本篇文章中，我们将探讨如何通过Docker环境来运行CenterNet，并提供一些代码示例，方便您快速上手。
## 什么是Docker？
Docker是一种容器化平台，允许开发者将应用程序及其依赖
code:https://github.com/xingyizhou/CenterNet2文章目录1.概要2.相关工作2.1 One-Stag
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2022-06-27 17:08:04
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文章目录前言网络结构数据加载器损失函数目标中心的损失目标中心的偏置损失目标大小的损失Reference前言anchor-free目标检测属于
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2022-06-27 17:09:25
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概述CenterNet由中科院、牛津大学和华为诺亚方舟实验室联合提出，发展了以CornerNet为代表的基于关键点的目标检测方法。其主要思想在于，利用关键点的三元组（中心点、左上角点和右下角点）来确定一个目标，有效利用了目标内部信息。为了更好地提取中心点和角点特征，作者提出了center pooling和cascade corner pooling。CenterNet在MS COCO数据集上的AP
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2023-05-26 03:00:29
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本文主要解读CenterNet如何加载数据，并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。 1. YOLOv3和CenterNet流程对比 CenterNet和Anchor-Based的方法不同，以YOLOv3为例，大致梳理一下模型的框架和数据处理流程。 YOLOv3是一个经典的单阶段的
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2021-12-29 17:06:09
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2019年的目标检测属于anchor free的一年，各类anchor free方法井喷，各种方式都有。在我看来，anchor free一定要有速度优势（移动端部署），否则我干嘛不直接使用two-stage呢(像cornernet在GPU下速度只有5fps)？目前anchor free分了两类，一类是预测关键点的，通常包括top-left, bottom-right,center point 等
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2022-01-17 16:05:09
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前记：9102年以来，在计算机视觉的目标检测子领域出现了anchor-free的热潮，实质上就是用点或者中心区域去代替原先anchor-based的anchor功能，这篇CenterNet不仅思路简单、功能强大，不仅能够用于目标检测，还可以扩展到3D检测、人体姿态估计等领域，而且论文写得非常清晰明了，简直吹爆！论文题目：Objects as Points论文地址：https://arxiv...
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2021-09-15 14:43:29
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[GiantPandaCV导语] 本文主要讲解CenterNet的loss，由偏置部分（reg loss）、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成，附代码实现。 1. 网络输出 论文中提供了三个用于目标检测的网络，都是基于编码解码的结构构建的。 ResNe
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2021-12-29 10:53:02
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【GiantPandaCV导语】这是CenterNet系列的最后一篇。本文主要讲CenterNet在推理过程中的数据加载和后处理部分代码。最后提供了一个已经配置好的数据集供大家使用。 代码注释在：https://github./pprp/SimpleCVReproduction/tree/ma
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2021-12-29 10:52:36
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DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用，其效果很不错，准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolutio
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2021-12-29 10:55:20
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CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104，本文从结构和代码先对hourglass进行讲解。 本文对应代码位置在：https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree
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2021-12-29 17:05:43
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文章目录1、CornerNet 和ExtremeNet2、CenterNet模型流程3、Backbone4、Heatmap与Loss4.1 如何规定Heatmap GroundTruth4.2 Heatmap Loss4.3 WH Loss4.4 offse Loss4.5 Total Loss 和 decode CenterNet网络框架：1、CornerNet 和ExtremeNetCorn
CenterNet是在2019年论文Objects as points中提出，相比yolo，ssd，faster_rcnn依靠大量anchor的检测网络，CenterNet是一种anchor-free的目标检测网络，在速度和精度上都比较有优势，值得学习下。对于CenterNet的理解主要在于四方面：网络结构，heatmap生成，数据增强，loss函数理解。1. CenterNet网络结构 除了检
