它们都参考了FCOS的做法，将目标检测中anchor-free的思想，迁移到了实例分割的任务上。网络的具体细节不会展开讲，这里只会说到他们在解决实例分割任
原创
2024-08-08 14:36:35
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1.Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection参考：CVPR2019|CMU提出Single-Shot目标检测最强算法：FSAF2.FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection参考：最新的Anchor-Free目标检测模型F...
原创
2021-08-13 09:36:33
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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
原创
2022-01-17 16:05:09
222阅读
什么是anchor-based 和anchor free？上图是个很棒的整理，点击可以查看高清图。想要更高清原图可以点击阅读原文，查看原作者在知乎上分享的图片。欢迎给原作者多多点赞，也欢迎更多 CVers 去知乎上回答这个问题。...
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2021-08-13 09:47:18
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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
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2024-05-06 12:54:15
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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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跟踪任务可以看成是分类任务与状态估计任务的结合。分类任务的目的是精确定位目标的位置，
原创
2023-07-12 15:16:30
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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
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
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2024-05-03 22:54:32
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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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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
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2024-08-22 14:09:41
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我们都知道按照是否出现RPN可将目标检测算法分为two-stage和one-stage，其中one-stag
原创
2022-12-31 08:52:19
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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
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2024-03-29 19:07:38
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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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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
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2024-02-21 14:56:16
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前言继续来探索Anchor-Free目标检测算法，前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源：CVPR 2015 DenseBox ，其实同期另外一个有名的目标检测算法YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的，在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV 2
原创
2022-04-19 14:29:34
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Anchor-free 的检测算法可分为anchor-point的算法和key-point的算法。Anchor-point 检测器通过预测目标中心点，边框距中心点的距离或目标宽高来检测目标，本质上和anchor-based算法相似，此类算法有FCOS，CenterNet等；而key-point方法是通过检测目标的边界点（如：角点），再将边界点组合成目标的检测框，典型的此类算法包括CornerNet
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2022-10-05 11:19:07
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文章目录摘要1. 介绍2. 方法2.1 结构2.2 热图2.3 中心点的偏移2.4 包围框的参数2.5 方向3. 实验
原创
2022-06-27 17:05:24
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