Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection 阅读

2024-06-05 10:49:21

Abstract

最近（2020年的文章），由于 FPN 和 Focal Loss 的提出，anchor-free 检测器变得流行起来。本文首先指出：anchor-based 和 anchor-free 检测的本质区别实际上是如何定义正负训练样本，这导致了它们之间的性能差距。如果他们在训练过程中采用相同的正负样本定义，无论是从一个框回归还是从一个点回归，最终的表现都没有明显差异。这表明如何选择正负训练样本对于当前的目标检测器很重要。然后，我们提出了一种自适应训练样本选择（ATSS）来根据对象的统计特征自动选择正样本和负样本。它显着提高了anchor-based 和 anchor-free 检测器的性能，并弥合了它们之间的差距。最后，我们讨论了在图像上的每个位置平铺多个锚点以检测对象的必要性。（Finally, we discuss the necessity of tiling multiple anchors per location on the image to detect objects，这句还不太明白，继续读下去）

Introduction

近年来，目标检测一直以anchor-based为主，一阶方法例如SSD，Focal Loss，二阶方法例如Faster R-CNN，R-FCN。（举例很简单，体现一种自信）。他们都在图上tile（铺砖，地砖，平铺，这个词对anchor很形象啊）很多anchor，然后预测anchor的类别，然后refine这些anchor的坐标一次或多次，最后将这些细化的锚点作为检测结果输出。由于两阶段方法比一阶段方法对锚

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