展开

关键词

Anchor-based 与 Anchor-free

anchor-free 和 anchor-based 区别几何这个问题首先需要回答为什么要有 anchor。在深度学习时代,物体检测问题通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。 为什么 anchor-free 能卷土重来anchor-free 的方法能够在精度上媲美 anchor-based 的方法,最大的功劳我觉得应该归于 FPN,其次归于 Focal Loss。 anchor-free 和 single anchor上面提到的 anchor-free 和每个位置有一个正方形 anchor 在形式上可以是等价的,也就是利用 FCN 的结构对 feature map 在 anchor-based 的方法中,虽然每个位置可能只有一个 anchor,但预测的对象是基于这个 anchor 来匹配的,而在 anchor-free 的方法中,通常是基于这个点来匹配的。  Anchor。?

62710

什么是anchor-based 和anchor free?

什么是anchor-based 和anchor free?

35320
  • 广告
    关闭

    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    Why anchor?

    有了anchor机制之后,一个cell里会有多个anchor,不同anchor负责不同scale和aspect ratio的gt box,即使有多个框会映射到同一个cell,也不会导致gt box丢失。 3、anchor free一定更好吗? 最近几个月anchor free的相关文章喷涌而出,大有革掉anchor based检测器命的势头,那么问题来了,anchor free就一定比anchor based的方法更好吗? anchor free和anchor based方法各有优劣。 例如,anchor free的前提是基于图像金字塔或者特征金字塔这个前提,但是无论哪种金字塔都会增加计算,降低检测速度,而anchor机制可以减少金字塔层数,进而提高检测速度。

    31840

    anchor free+分割

    (需要仔细看一下)----以下是segment in anchor free way。 对于中心点落在同一方格内的,依靠设计的anchor尺度和iou区分。

    17400

    Faster RCNN:RPN,anchor,sliding windows

    anchor。 至于这个anchor到底是怎么用的,这个是理解整个问题的关键。下面是整个faster RCNN结构的示意图:? 然后作者假定,这个3x3窗口,是从原始图片上通过SPP池化得到的,而这个池化的区域的面积以及比例,就是一个个的anchor。 所以我们通过滑动窗口和anchor,成功得到了 51x39x9 个原始图片的proposal。 所以根据我们刚才的计算,我们一共得到了多少个anchor box呢?

    1.4K100

    Product guid got as Anchor

    版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。

    17820

    Confluence 6.15 锚点(Anchor)宏

    Wiki 标记(markup) 示例宏名称: anchor宏内容:None。{anchor:here}https:www.cwiki.usdisplayCONF6ZHAnchor+Macro

    47830

    目标检测:Anchor-Free时代

    自从2018年8月CornerNet开始,Anchor-Free的目标检测模型层出不穷,最近达到了井喷的状态,宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。 其实Anchor-Free并不是一个新概念了,大火的YOLO算是目标检测领域最早的Anchor-Free模型,而最近的Anchor-Free模型如FASF、FCOS、FoveaBox都能看到DenseBox 一个anchor-free的分支在每个特征金字塔层构建,独立于anchor-based的分支。和anchor-based分支相似,anchor-free分支由分类子网络和回归子网络。 推理阶段,FSAF模块和anchor-based分支独立或者联合运行。Feature Selective Anchor-Free Module? 基于anchor的检测器,根据不同尺寸安排anchor到不同的特征层,而FCOS直接限制边界框回归的范围(即每个feature map负责一定尺度的回归框)。Center-ness?

    13710

    Anchor Free的目标检测方法--FCOS

    FCOS 不需要 anchor box,同时也不需要 proposals,由于消除了对预定义 anchor 的依赖,因此避免了与 anchor box相关的复杂计算,同时还避免了与 anchor相关的所有超参数 ,尽管 anchor box使检测器取得了巨大成功,但anchor-based detectors 存在的一些缺点: 1、如 Faster R-CNN 和 Focal Loss ,检测性能对anchor 3、为了实现高召回率,anchor-based 检测器需要将 anchor box 密集地放置在输入图像上,造成正负样本不均衡。 3、通过消除anchor box,新检测器完全避免了anchor box相关的复杂的IOU计算以及训练过程中anchor 与GT之间的匹配,使得训练和测试速度更快,同时训练内存占用更少。 考虑到更简单的anchor free 检测器有更好的性能,鼓励重新考虑anchor Box在目标检测中的必要性,虽然目前anchor Box这被认为是检测任务的事实标准。

    39330

    IENet: Interacting Embranchment One Stage Anchor Free Detector

    航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务,因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前,大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(O...

    19410

    Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection

    任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等,任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground tru...

    16810

    【目标检测Anchor-Free】ECCV 2018 CornerNet

    前言继续来探索Anchor-Free目标检测算法,前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源:CVPR 2015 DenseBox ,其实同期另外一个有名的目标检测算法 YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。 Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的,在2018-2019年才开始火起来。 介绍Anchor-Based的目标检测算法相信看了公众号目标检测栏目的话已经了解了很多算法了,这些算法都是基于成千上万个Anchor框来进行预测,无论是one-satge还是two-stage的Anchor-Based 但是Anchor-Based目标检测算法有两个缺点,其一是Anchor boxes的数量需要非常大,如在DSSD算法中超过了40000,在RetinaNet中超过了100000,当然最后只有一小部分anchor

    21220

    目标检测中的Anchor-free回顾

    Anchor-free 的检测算法可分为anchor-point的算法和key-point的算法。 因为是anchor-free的方法,最后分类分支和回归分支输出feature map 的 channel 也分别是 C(类别数) 和 4(l,t,r,b),不需要乘以anchor数(K),因此相比anchor ----4 总结事实上,anchor free的方法有很多,而且不像anchor方法那样整洁,本文也仅整理了一小部分内容。 Anchor free可以看做是检测算法的进阶资料,因为anchor引入了先验框这种很强的假定,而anchor free则发散到了这套检测思路的本质,如何表示?如何分配?如何计算loss? 这篇文章先到这里,如果要评价anchoranchor-free到底孰优孰劣,真的很不容易,数据和算法也往往都是成对的。

    29910

    目标检测中anchor和proposal的区别

    anchor。 至于这个anchor到底是怎么用的,这个是理解整个问题的关键。下面是整个faster RCNN结构的示意图:? 然后作者假定,这个3x3窗口,是从原始图片上通过SPP池化得到的,而这个池化的区域的面积以及比例,就是一个个的anchor。 所以我们通过滑动窗口和anchor,成功得到了 51x39x9 个原始图片的proposal。 所以根据我们刚才的计算,我们一共得到了多少个anchor box呢?

    3.7K20

    最强Anchor-free目标检测网络:SAPD

    其中比较亮眼的工作有很多,如:FSAF、FCOS、CenterNet、FoveaBox和FreeAnchor等关于Anchor-free更多的解读,详见下面两篇文章:目标检测:Anchor-Free时代重磅 13篇基于Anchor free的目标检测方法SAPD:Soft Anchor-Point Detector? anchor-based 的检测器。 levels为了评估算法的有效性,作者训练了一个称为SAPD:Soft Anchor-Point Detector的single-stage anchor-free 检测器。 anchor-point detector ?训练策略:soft-weighted anchor points 和 soft-selected pyramid levels ?实验结果???

    1.4K20

    【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet

    前言前面介绍了CornerNet和ExtremeNet,今天要介绍的是CVPR 2019一篇大名鼎鼎的Anchor-Free目标检测论文《CenterNet: Keypoint Triplets for 如Figure1的上面两张图所示,前100个预测框中存在大量长宽不协调的误检,这是因为CornerNet无法感知物体内部的信息,这一个问题可以借助互补信息来解决如在Anchor-Based目标检测算法中设定一个长宽比 在这里插入图片描述结论这篇论文在CornerNet的基础上增加了一个中心点来消除误检框,基本想法来源于:“网络具备感知物体内部信息的能力”,并且论文提出的这一思想也可以用于其他的Anchor-Based 或者Anchor-Free的目标检测算法中带来效果提升。

    31040

    Anchor Free目标检测----CenterNet详解

    SIGAI特约作者Johnny 研究方向:计算机视觉最近anchor free的目标检测方法很多,尤其是centernet,在我心中是真正的anchor free + nms free方法,这篇centernet 区别主要来自两个方面:1)CenterNet没有anchor这个概念,只负责预测物体的中心点,所以也没有所谓的box overlap大于多少多少的算positive anchor,小于多少算negative anchor这一说,也不需要区分这个anchor是物体还是背景 - 因为每个目标只对应一个中心点,这个中心点是通过heatmap中预测出来的,所以不需要NMS再进行来筛选。 总体来说,CenterNet结构十分简单,直接检测目标的中心点和大小,是真正意义上的anchor-free。 看一下官方的这张图可能有助于理解:传统的基于anchor的检测方法,通常选择与标记框IoU大于0.7的作为positive,相反,IoU小于0.3的则标记为negative,如下图a。

    6K40

    anchor-free对象检测网络CornerNet详解

    这两类对象检测网络,都是是通过生成或者定义各种比例的anchor来为实现对象检测服务。 关键点对的对象检测网络-CornerNetCornerNet网络的特点:1.CornerNet是一个真正意义上的anchor-free的网络,它把anchor box简单表示为左上角与右下角一个关键点对 的每个通道都是一个二值mask,预测每个对象关键点对位置信息,而且每个角点都跟其它的角点做一个距离预测作为embeddings vector,然后相似的嵌入或者属于同一个box的它们之间的距离是小的,这样就会生成anchor 训练预测两个嵌入的相似性即可得到最终的anchor-box。为了得到更好的检测框,网络也预测anchor-box的offset,这样可以生成调整后的最终检测框。

    49310

    目标检测 | ATSS:自适应选择正负样本,消除Anchor-based和Anchor-free算法之间的性能差异

    主要贡献1、指出基于Anchor-based的目标检测器和Anchor-free的检测器之间的本质区别实际上是如何定义正样本和负样本。 FCOS(代表Anchor-free)更多细节可以参考:《攻克目标检测难点秘籍六,释放AnchorAnchor-Free算法》通过消除预定义的锚框,FCOS避免了与锚框相关的复杂计算,例如在训练期间计算重叠等 对比结果这两种方法的差异:1)每个位置平铺的anchor数量。RetinaNet在每个位置平铺多个anchor box,而FCOS在每个位置平铺一个anchor point。2)正负样本的定义。 RetinaNet根据预设anchor box来回归对象边界框,而FCOS从anchor point定位对象。 具体来说,RetinaNet利用IoU将不同金字塔等级的anchor box分为正值和负值。首先标记每个对象的最佳anchor,然后将IoU>θp的anchor标记为正,然后将IoU

    76910

    如何给WordPress网站添加Anchor定位功能

    这里就分享下如何给Wordpress网站的文章添加这样的Anchor定位功能。 但是如果你要使用Anchor Links这个功能,就不能用wordpress默认的后台界面发布文章了,而需要使用建站时所用的界面对文章的每个段落进行布局,并且给每段加上Anchor Links功能。 2、给段落设置Anchor我们需要在每个拥有小标题的段落的部分添加Anchor,这样用户在点击的时候,就会自动跳转到这个段落。 这里要注意一个问题,因为正常情况下,我们设置的链接会紧挨着第一段,所以如果你把第一段的Anchor 设置成1的话,就不会跳转,因为已经在指定位置了。所以一般我是从第二段开始设置Anchor的。3. 接下来我们就到目录那里给对应的目录添加Anchor Links,添加方法跟avada主题是一样的,选中文本,然后添加链接,然后直接# + 锚名称,如下图添加成功之后,点击更新文章,这个Anchor Links

    22620

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券