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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: Ce

Cornernet_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 Poo

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

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、h

cornerNet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CornerN

CornerNet

参考 https://blog.csdn.net/weixin_40414267/article/details/82379793