FoveaBox 超越anchor based检测框架

目标检测系列文章
yolo v1原理：https://blog.csdn.net/cjnewstar111/article/details/94035842
yolo v2原理：https://blog.csdn.net/cjnewstar111/article/details/94037110
yolo v3原理：https://blog.csdn.net/cjnewstar111/article/details/94037828
SSD原理：https://blog.csdn.net/cjnewstar111/article/details/94038536
FoveaBox：https://blog.csdn.net/cjnewstar111/article/details/94203397
FCOS：https://blog.csdn.net/cjnewstar111/article/details/94021688
FSAF: https://blog.csdn.net/cjnewstar111/article/details/94019687

简介
FoveaBox是一个anchor free的目标检测框架，与FCOS比较类似

网络结构

如下图所示

可以看出FoveaBox和FCOS非常相似，经过FPN之后的特征图通过两个分支，一个预测类别，输出维度是H*W*C. 一个预测位置，输出维度是H*W*4。
在FCOS里面，会有一个Centerness的输出，用来剔除原理目标中中点的预测框。而在FoveaBox里面，增加了一个FovearArea的模块，在训练的时候，他将GT框往里收缩一定比例，作为正样本像素点（此区域就是图像的fovea area），将GT框往外扩展一定比例，然后之外的当做负样本像素点。中间的忽略。以此来减少远离中心点的预测，从而提高精度。总的来说FCOS使用的CentNess感觉更平滑一点，而且没有超参。FoveaBox需要自己调整正样本像素点和负样本像素点的矩形框比例。

实现细节：
如何处理重叠区域
这点和FCOS基本一致，就是在训练过程中将不同大小的GT按照一定的条件约束到不同的输出层。因为大部分重叠是大物体和小物体的重叠，所以就能比较好的将重叠局域区分开。

参考资料：
       机器之心：《最新Anchor-Free目标检测模型—FoveaBox》
       CSDN: 《论文学习 FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector》

FoveaBox 超越anchor based检测框架相关推荐

FCOS 基于FPN之上的完全Anchor Free检测框架
目标检测系列文章 yolo v1原理:https://blog.csdn.net/cjnewstar111/article/details/94035842 yolo v2原理:https://blo ...
目标检测论文阅读：GHM(anchor based)
目标检测论文阅读:GHM(anchor based) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1811.05181 代码链接:https://github.com/libuyu/GHM_ ...
YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦
近日,美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架 YOLOv6,能够同时专注于检测的精度和推理效率.在研发过程中,视觉智能部不断进行了探索和优化,同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和 ...
阿里达摩院开源DAMO-YOLO：兼顾速度与精度的新目标检测框架
作者丨陈威华阿里达摩院智能计算实验室编辑丨极市平台 1.简介 DAMO-YOLO是一个兼顾速度与精度的目标检测框架,其效果超越了目前的一众YOLO系列方法,在实现SOTA的同时,保持了很高的推理速 ...
达摩院 | DAMO-YOLO：兼顾速度与精度的新目标检测框架
作者 | 陈威华编辑 | 极市平台点击下方卡片,关注"自动驾驶之心"公众号 ADAS巨卷干货,即可获取点击进入→自动驾驶之心[目标检测]技术交流群后台回复[2D检测综述] ...
Anchor Based和Anchor Free的相爱相杀与ATSS的诞生
前言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-stage的一个主要代表便是YOLO系列,而根据是否存在先验锚框的定义我们也可以将其分为Anc ...
anchor free和anchor based的区别
链接:https://www.zhihu.com/question/356551927/answer/926659692 1.目标检测算法一般可分为anchor-based.anchor-free.两 ...
YOLOv6：又快又准的目标检测框架开源啦《转载》
转载的原文链接 1. 概述 YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架,致力于工业应用.本框架同时专注于检测的精度和推理效率,在工业界常用的尺寸模型中:YOLOv6-nano 在 COCO ...
CVPR 2020 | 旷视提出新型人-物交互检测框架，实现当前最佳
本文转载自旷视研究院本文提出一种新型人-物交互检测算法,可直接把人-物交互关系检测为一系列的交互点,进一步预测朝向人和物体中心的交互向量:接着,这些交互点可以配对组合人与物体的检测结果,以生成最终的 ...

FoveaBox 超越anchor based检测框架

FoveaBox 超越anchor based检测框架相关推荐

最新文章

热门文章