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【论文笔记】CornerNet：预测左上角和右下角来实现目标检测
概述 CornerNet是一个anchor-free目标检测模型，至于为什么不使用anchor，作者提出了anchor-based模型的两个缺点： 每张图片需要大量的anchor，而只有少量的anchor与ground truth有较大的IoU（positive），这导致了positive和negative严重不平衡，减缓了训练速度 anchor的使用会引入更多的超参数经典论文系列 | 目标检测--CornerNet & 又名 anchor boxes的缺陷
前言： 目标检测的预测框经过了滑动窗口、selective search、RPN、anchor based等一系列生成方法的发展，到18年开始，开始流行anchor free系列，CornerNet算不上第一篇anchor free的论文，但anchor freee的流行却是从CornerNet开始的，其中体现的一些思想仍值得学习。 看过公众号以往论文CentripetalNet：更合理的角点匹配，多方面改进CornerNet | CVPR 2020
CentripetalNet的核心在于新的角点匹配方式，额外学习一个向心偏移值，偏移值足够小的角点即为匹配，相对于embedding向量的匹配方式，这种方法更为鲁棒，解释性更好。另外论文提出的十字星变形卷积也很好地贴合角点目标检测的场景，增强角点特征 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CeCornernet_Lite( CornerNet ) 源码理解 - 训练部分
论文源码：https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite ` 一、程序流程图 CornerNet网络的训练过程流程图 ` 二、源码分析 train.py挺简单的，训练的关键在网络工厂函数.nnet.py_factory.py，以及模型搭建core.models.CornerNet.py、core.models.py_utils.modules、core.CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文架构详解
论文：CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 代码：https://github.com/princeton-vl/CornerNet 注：本文的shape将采用TF的数据维度，pytorch将通道channel提到了axis=1这个维度，注意自己区分。 一、论文模型的主架构 上图来源于原论文，Hourglass为沙漏模型，（猜测因模【目标检测】CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文理解
文章目录 摘要1 引言2 相关工作2.1 两阶段检测器2.2 单阶段检测器2.3 anchor free的检测器 3 CornerNet3.1 概述3.2 检测角点3.3 分组角点3.4 角点池化3.5 沙漏网络 4 实验4.1 训练细节4.2 测试细节4.3 MS COCO4.4 消融研究4.4.1 Corner Pooling4.4.2 在更大区域Corner PooCornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文架构详解
论文：CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 代码：https://github.com/princeton-vl/CornerNet 注：本文的shape将采用TF的数据维度，pytorch将通道channel提到了axis=1这个维度，注意自己区分。 一、论文模型的主架构 上图来源于原论文，Hourglass为沙漏模型，（猜测因模CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints (1)
CornerNet是一种anchor free的目标检测方法，不需要设置anchor，而是通过检测关键点(Keypoints)，即目标的左上角(Top-Left Corners)和右下角(Bottom-Right Corners)，再进行配对，来实现目标的检测。 网络的前半部分是一个卷积网络，后半部分是两个独立的分支，一个检测Top-Left Corners，另一个CornerNet-lite训练指南
一、https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/88990392 二、https://blog.csdn.net/weixin_40210307/article/details/90402570 三、https://www.cnblogs.com/fourmi/p/10748245.html 四、https://blog.csdn.net/qq_15969343/article/details/80848175 五、hcornerNet部分学习内容记录
cornerNet来源灵感是基于多人姿态估计的从下往上思想，预测角的热图，根据嵌入式向量对角进行分组，其主干网络也来自于姿态估计的环面网络。 cornerNet的总体框架结构图如下： CornerNet 模型架构包含三部分：环面网络、右下角和左上角的热图、预测模块 环面网络同时包含多个基于关键点的Anchor Free目标检测算法：CornerNet、CornerNet-Lite、两种CenterNet、FCOS原理
文章目录基于关键点的Anchor Free目标检测算法CornerNetCornerNet网络结构HeatmapsOffsetsEmbeddingsCorner PoolingHourglass Network训练细节测试细节CornerNet-Lite意义和新颖性CornerNet-SaccadeCornerNet-SqueezeCenterNet:Keypoint Triplets for Object Detection基论文阅读笔记五十二：CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection（CVPR2019）
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法，他并不需要依赖于anchor boxes，是一种精简的检测网络，但需要大量的预处理才能得到较高的准确率。本文提出CornerNCornerNet
参考 https://blog.csdn.net/weixin_40414267/article/details/82379793