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目标检测复习之Anchor Free系列
目标检测之Anchor Free系列 CenterNet(Object as point) 见之前的过的博客 CenterNet笔记 YOLOX 见之前目标检测复习之YOLO系列总结 YOLOX笔记 FCOS solve object detection in a per-pixel prediction fashion, analogue to semantic segmentation Paper Code1: 官方代码阅读笔记——FCOS：A Simple and Strong Anchor-free Object Detector
概述 在目标检测领域，早期已经发展出非常多的 anchor based 检测方法，包括 FasterRCNN、RetinaNet、SSD、YOLO v3 等，但是 这类 anchor based 方法，存在一些比较显著的问题： anchor 的大小、宽高比、以及数目都对检测性能有很大有影响；尽管可以针对数据集对 anchor 做精心设计，但是读论文（9）——BorderDet
前言 我们在上篇聊了FCOS这个方法，指出了anchor-free方法的可能性与有效性，今天聊的这个方法算是对FCOS的一个补丁。这个方法是为了解决类似SSD、FCOS、RetinaNet这些用点特征进行检测的模型对特征表示不完备而导致位置信息缺失的问题而提出的。原论文题目为《BorderDet: Borde(论文阅读)目标检测之FCOS
FCOS 一、FCOS简介1.1、论文基本信息1.2、内容概要 二、详细解读2.1、摘要2.2、问题提出2.3、改进方法2.4、网络结构2.5、优点2.6、论文结果 一、FCOS简介 paper地址:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1904.01355.pdf code地址:https://github.com/tianzhi0549/FCOS 1.1、论文FCOSv2：原作的扩展版本，小修小改，性能高达50.4AP | IEEE T-PAMI 2020
本文是对FCOS的小修小改，最终性能达到了50.4AP，可谓相当强劲了，大家在工程上可以参考其中的改进以及提升方法 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: FCOS: A Simple and Strong Anchor-freeObject Detector 论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.09214论文代码：https://githAnchorFree系列算法详解
目录 前言 一、Anchor-Based方法回顾 二、Anchor Free系列方法简介 1. Anchor Free系列算法历史 2. Anchor free经典算法详解 2.1. 基于关键点的Anchor Free检测算法 1. CornerNet 2. 2 基于中心的Anchor Free检测算法 1. FCOS 2. CenterNet 3. TTFNet -- CenterNet的改进版 3ATSS论文阅读笔记
ATSS论文阅读笔记 论文名称：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 代码地址：https://github.com/sfzhang15/ATSS. 摘要 1、Anchor-based方法和Anchor-free的方FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 会议：ICCV 2019 论文：https://arxiv.org/abs/1904.01355 代码：https://tinyurl.com/FCOSv1 创新点： anchor-free、proposal-free，提出了中心度center-ness的思想。 Abstract 作者提出了一个基于FCN的one-stage检测器FCOS，fcos: debug记录
fcos：demo代码debug记录 源代码来源： https://github.com/tianzhi0549/FCOS 使用默认配置开始debug fcos_demo.py 前面都是参数设置： 每个类别的阈值设置，对应coco数据集的80个类别 thresholds_for_classes 得到用来测试的图片列表 demo_im_names = os.listdir(args.images_dir)one-stage-anchor-free算法fcosnet：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
paper：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf code：https://github.com/tianzhi0549/FCOS 我的复现：https://github.com/panchengl/pcldetection 当年经典的SOTA算法，现在似乎有点精度落后（但依旧很高），但是近期paper团队有重新对fcosnet做了实验进行改进，精度直接冲到SOTA了（我记FCOS论文及源码详解(二)
FCOS论文及源码详解（二） FCOS项目FCOS代码tools/train_net.pybuild_backbone()resnet.ResNet() 在 FCOS论文及源码详解(一)中，已摘录并大致翻译论文中关于FCOS算法结构的部分，现对FCOS源码进行解析。 FCOS项目 FCOS项目. 其中，有关模型训练的部分说明如下： Training The fol超轻量目标检测模型NanoDet
华为P30上用NCNN移植跑benchmark，每帧仅需10.23毫秒，比yolov4-tiny快3倍，参数量小6倍，COCO mAP(0.5:0.95)能够达到20.6 。而且模型权重文件只有1.8mb，对比动辄数十兆的模型，可以说是相当友好了~ Android Demo 项目地址（提供训练代码到安卓部署一站式解决方案）： RangiLyu/nanodet:详解OpenVINO 模型库中的人脸检测模型
人脸检测模型 OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表如下：从列表中可以看出骨干特征网络主要是MobileNetv2与SqueezeNet两种支持实时特征FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 2020-06-16 18:44:21 Paper: iccv-2019 Code: https://github.com/tianzhi0549/FCOS 1.FCOS : 找到诀窍了，anchor-free的one-stage目标检测算法也可以很准 | ICCV 2019
论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考 来源：【晓飞的FCOS单阶段anchor-free算法阅读总结
优点： （1）因为输出是pixel-based预测，所以可以复用semantic segmentation方向的tricks； （2）可以修改FCOS的输出分支，用于解决instance segmentation和keypoint detection任务； １．网络结构 FCOS的网络结构如下图，显然，它包含了如下3个部分， （1）backbone网络； （2）featurepyramid结构； （3）输