论文思想

FCOS全称“全卷积单阶段物体检测方法”，首次在目标检测任务中采用了图像分割的思路，即，以点为基准，通过预测点至bbox左、右、上、下边界的距离确定bbox的位置，是一种无锚点(anchor-free)、无提议(proposal-free)的目标解决方案。

可以认为，FCOS传承了CornerNet的部分思路，但在具体执行层面有较大的不同，是目前最先进的单阶段检测方案。

优越性

1、避免了关于锚框的复杂运算，节省了训练过程中的内存占用，并且，能够避免和锚框有且对最终检测结果非常敏感的超参数的调整；

2、采用多层预测策略可有效解决不同大小物体的遮挡问题；

3、后处理只采用非极大值抑制(NMS)，相对于以往基于锚框的单阶段检测器更加简单；

4、在准确率和召率方面超过目前所有单阶段检测算法，并接近或超过双阶段检测算法。

贡献

1、首次利用图像分割的思路解决目标检测任务，设计了端到端的目标检测网络，在召回率、准确率等方面表现接近甚至超过目前很多先进主流的基于锚框目标检测算法

2、提出了中心度的思想(Center-ness)。

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