Anchor-based机制的优缺点 1. 优点： （1）使用anchor机制产生密集的anchor box，使得网络可直接在此基础上进行目标分类及边界框坐标回归； （2）密集的anchor box可有效提高网络目标召回能力，对于小目标检测来...
”anchor-free“ 的搜索结果
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。...
参考 https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/107864527 https://www.zhihu.com/question/356551927/answer/926659692 https://zhuanlan.zhihu.com/p/76710711
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达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...
提出一种基于anchor-free的两阶段的目标检测的方法：首先通过寻找潜在的角点以及关键点组合(corner keypoints)找到大量的object proposals，然后通过单独的分类阶段给每个proposals分配一个类别标签。 ECCV2020接收 ...
目标检测论文阅读：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424 在...
Anchor-Free: CenterNet、 YOLOX、RepPoints。 One-stage 目标检测 通过一遍网络就可以得出目标的位置和类别信息。 Two-stage目标检测 先生成一些候选区域(region proposals)，包含一个目标的
总结：Anchor-Based 与 Anchor-Free很大区别在于预测回归的是边界框偏移还是边界框本身，因为回归偏移就意味着存在一组基础锚框，被偏移所作用。方法更加灵活，因为它们不需要锚框，能够更好地适应不同的目标尺寸和...
在生成目标候选框阶段，排名top-k的左上角和右下角角点被从heatmaps中选择出来，然后，计算一对角点间的嵌入向量的距离，如果距离小于预设的阈值，就认为这两个点属于同一个物体，就会根据这两个角点生成一个...
论文标题：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 张士峰大佬近期发了一篇论文解读Anchor-base和Anchor-free方法间的差别，其本质在于正负样本...
点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货前面的话在前面的秘籍一：模型加速之轻量化网络、秘籍二：非极大抑制算法和回归损失优化之路、秘籍三：多尺度检测、秘籍四：数据...
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