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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://githone-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Ness
三年前与三年后。 今年五月到六月，因为某个原因和蒋哥一起开发了个小游戏。虽然比较粗糙，也没有取得什么，但不管怎么说也是心头肉呀……我比较没用，前期因为ACTF在划水，后期因为ICPC在划水，中间信心满满地接过蒋哥扔过来的锅，但打开sublime就陷入了看着代码痛苦不堪地“这是啥呀”“天哪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