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  • 真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centernetCenterNet相比One Stage和Two Stage算法的区别那CenterNet相比于之前的one-stage和two-stage的目标检测有什么区别?之所以设置为4是因为centernet没有采用FPN结构,因此所有中心点要在一个Feature map上出,因此分辨率不能太低。看下图可以比较直观的看出centernet的建模方法?在整个训练的流程中,CenterNet学习了CornerNet的方法。这个损失函数是Focal Loss的修改版,适用于CenterNet。
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  • CenterNet测试推理过程

    【GiantPandaCV导语】这是CenterNet系列的最后一篇。本文主要讲CenterNet在推理过程中的数据加载和后处理部分代码。最后提供了一个已经配置好的数据集供大家使用。代码注释在:https:github.compprpSimpleCVReproductiontreemasterCenterNet1. eval部分数据加载 由于CenterNet是生成了一个heatmap在CenterNet中由于不需要非极大抑制,速度比较快。但是CenterNet如果在测试的过程中加入了多尺度测试,那就会调用soft nms将不同尺度的返回的框进行抑制。CenterNet示意图(图源medium)上图是CenterNet的结构图,使用的是PlotNeuralNet工具绘制。数据集 之前在CenterNet系列第一篇PyTorch版CenterNet训练自己的数据集中讲解了如何配置数据集,为了更方便学习和调试这部分代码,笔者从github上找到了一个浣熊数据集,这个数据集仅有
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  • PyTorch版CenterNet数据加载解析

    本文主要解读CenterNet如何加载数据,并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。1.YOLOv3和CenterNet流程对比 CenterNet和Anchor-Based的方法不同,以YOLOv3为例,大致梳理一下模型的框架和数据处理流程。CenterNet部分详解?设输入图片为 , W代表图片的宽,H代表高。CenterNet的输出是一个关键点热图heatmap。 其中R代表输出的stride大小,C代表关键点的类型的个数。CenterNet官方版本实际上是在CornerNet的基础上改动得到的,有很多祖传代码。CenterNet也延续了这个bug,CenterNet作者回应说这个bug对结果的影响不大,但是根据issue的讨论来看,有一些人通过修正这个bug以后,可以让AR提升1-3个百分点。
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  • PyTorch版CenterNet训练自己的数据集

    CenterNet(Objects as points)已经有一段时间了,之前这篇文章-【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet)中讲解了CenterNet的原理,可以回顾一下。这篇文章是基于非官方的CenterNet实现,https:github.comzzzxxxtttpytorch_simple_CenterNet_45,这个版本的实现更加简单,基于官方版本(https:克隆项目CenterNet_ROOT=pathtocloneCenterNetgit clone https:github.comzzzxxxtttpytorch_simple_CenterNet_451.0.0, 将$CenterNet_ROOTlibDCNv2_new 重命名为 $CenterNet_ROOTlibDCNv2.然后开始编译cd $CenterNet_ROOTlibDCNv2.make.sh
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  • CenterNet骨干网络之hourglass

    CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文从结构和代码对hourglass进行讲解。本文对应代码位置在:https:github.compprpSimpleCVReproductiontreemasterSimple_CenterNet1.Ground Truth Heatmap在开始讲解骨干网络之前,先提一下上一篇文章中有几位群友私聊我的问题:CenterNet为什么要沿用CornerNet的半径计算方式?查询了CenterNet论文还有官方实现的issue,其实没有明确指出为何要用CornerNet的半径,issue中回复也说是这是沿用了CornerNet的祖传代码。CenterNet论文详解可以点击【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet)整个网络就梳理完成了,笔者简单画了一下nstack为2时的hourglass
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  • 【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet

    CenterNet在MSCOCO数据集上获得了47%的mAP值,是One-Stage目标检测算法中的精度最高的。因此,让网络具有具有感知物体内部的能力非常重要,所以CenterNet额外预测目标内部的点来添加这一能力。?在这里插入图片描述CenterNet下面的Figure2是CenterNet的结构图。?下面的Table3是CenterNet 与 CornerNet 的单独对比,可以看出在MS COCO数据集上CenterNet消除大量误检框,尤其是在小物体上。?在这里插入图片描述下面的Figure6展示了CenterNet和CornerNet的对比结果。(a) 和 (b) 表明 CenterNet 能有效去除小尺度的错误目标框。(c) 和 (d) 表明 CenterNet 能有效去除中等尺度和大尺度的错误目标框。(e)是否采用Center Pooling检测中心点。
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  • 目标检测(object detection)系列(十三)CenterNet:no Anchor,no NMS

    简介CenterNet的论文是《Objects as Points》,其实从名字就可以很直观的看出,CenterNet是将目标检测问题看做对于目标中心点的检测,它是继CornerNet之后的又一个Anchor-free方法,它们之间也有比较多的相似之处,区别在于CornerNet是找目标的角点,而CenterNet是找目标的中心点。,所以不需要再预测size,而CenterNet的size loss和offset loss是差不多的,也是L1。CenterNet性能评价?比,所以综合效率和性能,CenterNet还是很不错的。
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  • 目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析

    链接如下https:github.comsee--keras-centernet2 网络结构顾名思义,CornerNet以检测框的两个角点为基础进行物体的检测,而CenterNet以检测框的中心为基础进行物体位置的检测.CenterNet和CornerNet的网络结构类似,如下为CornerNet的网络结构。?基于Hourglass backbone的CenterNet结构如下图所示?另外在CornerNet中还有一个创新点,为Corner Pooling的提出,在CenterNet中被剔除了。那么结合CenterNet的结构图?5 总结总的来说,CenterNet要比CornerNet学起来更加简单点,而且比CornerNet更实用,应用范围也更广!
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  • CenterNet之loss计算代码解析

    iantPandaCV导语本文主要讲解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成,附代码实现。下面是CenterNet中核心loss公式: 这个和Focal loss形式很相似, 和 是超参数,N代表的是图像关键点个数。举个例子(CenterNet中默认 ): 的情况下,如果 ,那么loss= ,这就是一个很大的loss值。如果 , 那么loss= , 这个loss就比较小。2.4 CenterNet Loss整体的损失函数是以上三者的综合,并且分配了不同的权重。 其中 3.
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  • 『深度思考』对CenterNet的一些思考与质疑·测试对比CenterNet与U版YoloV3速度与精度

    0.引子笔者很喜欢CenterNet极简的网络结构,CenterNet只通过FCN(全卷积)的方法实现了对于目标的检测与分类,无需anchor与nms等复杂的操作高效的同时精度也不差。下面要引出写此篇博文的了,在研习CenterNet时看到了CenterNet与YoloV3的对比,在速度与精度都实现了超越,其实针对这个结论笔者还是略带怀疑态度的。所以笔者对CenterNet针对YoloV3速度的提升还是有些怀疑的,YoloV3可以说目前是工业上最常用也是最好用的目标检测算法,如果真的如CenterNet的论文结论所述,CenterNet同时也具备结构简单使用方便的特点针对上述情况,笔者打算做一下对比实验,测试在相同的硬件与环境的条件下,来测试CenterNet与YoloV3的精度与速度的测试,其实为了简化实验,这里只测试在相同尺寸下CenterNet与YoloV3的速度对比26ms 64ms 77ms 124ms CenterNet-DLA-34 27ms 50ms 78ms 115ms CenterNet vs YoloV3速度 模型大小内存消耗 模型资源 模型体积
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  • 【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet)

    前言前天发了一个推文【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet,讲解的是CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection这篇论文这篇论文提出的网络也被叫作CenterNet,和前面介绍的CenterNet重名了,注意加以区别。论文原文见附录。摘要:目标检测往往是在图像上将目标以矩形框的形式标出。这个模型被论文叫做CenterNet,这个模型是端到端可微的,更简单,更快速,更准确。下面的Figure2展示了使用CenterNet目标检测器检测目标的一个可视化效果。?在这里插入图片描述网络设计网络结构CenterNet的网络结构如Figure6所示。对于2D目标检测任务来说,CenterNet输入分辨率的图像,预测个目标中心点坐标和个中心点的偏置。以及个类别信息。
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  • 论文也撞衫,你更喜欢哪个无锚点CenterNet?

    CenterNet2019 年 4 月,中科院联合牛津、华为在 CornerNet 的基础上提出了新的 anchor-free 物体检测方法 CenterNet,构建三元组进行物体检测(后文简称 CenteNet-Triplets与此同时,得克萨斯奥斯汀大学和伯克利也提出了同名的 CenterNet(后文简称 CenterNet-Keypoint),取得了最佳的速度-准确性权衡。CenterNet-Triplets 整体架构图CenterNet-Triplets 是在 CornerNet 的基础上发展而来,其架构如图 7 所示。CenterNet-Keypoint 示意图。虽提出时间十分相近,但 CenterNet-Keypoint 却与 CenterNet-Triplets 思路不尽相同(图 8)。CenterNet-Triplets 在 MSCOCO 上结果比较。?表 3. CenterNet-Keypoint 在 MSCOCO 上结果比较。
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  • CenterNet的骨干网络之DLASeg

    被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。1. 简介Aggretation聚合是目前设计网络结构的常用的一种技术。实现这部分代码复制自CenterNet官方实现,https:github.compprpSimpleCVReproductionblobmasterCenterNetnetsdla34.py3.1 基础模块首先是三个模块
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  • DeepMark++: 详细解读基于CenterNet的服装检测,DeepFashion2比赛第二名方案

    本文基于CenterNet网络并与关键点检测同步运行,提出轻量级的解决方法。(3)由于CenterNet专注在关键点的检测,因此其可以使用更大的特征图,而无须使用多个不同大小的特征图。在CenterNet的论文中其使用的网络下采样率为4。CenterNet网络预测与损失计算CenterNet参考了CornerNet的思想,网络输出了以下3个预测值:关键点热图:这里的关键点热图与CornerNet类似,只是这里只预测一个中心点的位置。对于标签的处理,CenterNet将标签进行下采样,然后通过下式的高斯核函数分散到热图上。?中心点偏差:CenterNet对每个中心点增加了一个偏移的预测,并且所有类别共享同一个偏移预测值。总体上,对于特征图上的一个点,CenterNet会预测C+4个值,其中包括C个类别的中心点得分、中心点(x, y)的偏差以及该物体的宽高(w, h)。CenterNet的整体损失函数:?
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  • 中科院牛津华为诺亚提出:CenterNet,One-stage目标检测最强算法!可达47mAP,已开源!

    图3图3为 CenterNet 的结构图。为了解决这一问题,CenterNet 不仅预测角点,还预测中心点。CenterNet 以 CornerNet为 baseline,后者为最具代表性的基于关键点的目标检测方法。上图展示了 CenterNet 与 CornerNet 的对比结果。(a) 和 (b) 表明 CenterNet 能有效去除小尺度的错误目标框。(c) 和 (d) 表明 CenterNet 能有效去除中等尺度和大尺度的错误目标框。?上图为 CenterNet 的检测结果。
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  • R-CenterNet:用CenterNet对旋转目标进行检测

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