首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection(文献阅读)

目标的多尺度变化在目标检测中是一个很重要的问题,利用特征层多尺度(或anchor多尺度)是一种有效的解决方案。Anchor box用于将所有可能的Instance box离散为有限数量的具有预先定义的位置、尺度和纵横比的box。Instance box和Anchor box基于IOU重叠率来匹配。当这种方法集成到特征金字塔的时候,大的anchor通常和上部的特征相映射,小的anchor通常和下部的特征相映射,如下图所示。这是基于启发式的,即上层特征图有更多的语义信息适合于检测大的目标,而下层特征图有更多的细粒度细节适合于检测小目标。然而,这种设计有两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。在训练过程中,每个实例总是根据IoU重叠匹配到最近的锚盒。而锚框则通过人类定义的规则(如框的大小)与特定级别的功能映射相关联。因此,为每个实例选择的特性级别完全基于自组织启发式。例如,一个汽车实例大小50×50像素和另一个类似的汽车实例规模60×60像素可能分配到两个不同的特征层,而另一个40×40像素大小的实例可能被分配到和50x50相同的特征层,如下图所示。

02
领券