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FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS),以逐像素预测的方式解决目标检测问题,类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器,如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN,都依赖于预定义的锚盒。相比之下,我们提出的探测器FCOS是Anchor Free,以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合,FCOS完全避免了与锚盒相关的复杂计算,例如在训练过程中计算IoU。更重要的是,我们还避免了所有与锚盒相关的超参数,这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制(NMS),使用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单尺度测试下,AP达到44.7%,超越了以往单阶段检测器。我们首次演示了一个更简单、更灵活的检测框架,从而提高了检测精度。我们希望所提出的FCOS框架可以作为许多其他实例级任务的简单而强大的替代方案。

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