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。?
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。...机制；SSD、RetinaNet、Yolov3糅合了anchor机制和pyramids of features机制。...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。
什么是anchor-based 和anchor free？?上图是个很棒的整理，点击可以查看高清图。想要更高清原图可以点击阅读原文，查看原作者在知乎上分享的图片。
YOLOv3也继续使用了Anchor，本文主要讲ultralytics版YOLOv3的Loss部分的计算, 实际上这部分loss和原版差距非常大，并且可以通过arc指定loss的构建方式, 如果想看原版的...Anchor Faster R-CNN中Anchor的大小和比例是由人手工设计的，可能并不贴合数据集，有可能会给模型性能带来负面影响。YOLOv2和YOLOv3则是通过聚类算法得到最适合的k个框。...Loss YOLOv3中有一个参数是ignore_thresh，在ultralytics版版的YOLOv3中对应的是train.py文件中的iou_t参数（默认为0.225）。...正负样本选取部分 这部分主要工作是在每个yolo层将预设的anchor和ground truth进行匹配，得到正样本，回顾一下上文中在YOLOv3中正负样本选取规则： 如果一个预测框与所有的Ground...YOLOv3中的参数进化 5.
算法原理 YOLOv3应该是现在YOLO系列应用的最广泛的算法了，基本就很少有人做工程还用V2了。而YOLOv3的算法原理也很简单，就引入了2个东西，一个是残差模型，一个是FPN架构。...Anchor，也即先验框的数目。...所以YOLOv3一共有9个Anchor，不过被平均分在了3个特征层中，这也实现了多尺度检测。。。一不小心就讲完了？ ? 多尺度检测？ 上一节讲完了。。。...总结一下，YOLOv3借鉴了FPN的思想，从不同尺度提取特征。...用维度聚类的思想聚类出9种尺度的anchor box，将9种尺度的anchor box均匀的分配给3种尺度的特征图。
YOLOv3中的代码配置和数据集构建 【从零开始学习YOLOv3】3. YOLOv3的数据加载机制和增强方法 【从零开始学习YOLOv3】4....Anchor聚类 kmeans-anchor-boxes 项目地址：https://github.com/lars76/kmeans-anchor-boxes 项目特点：针对自己的数据集聚类出最适配的Anchor...原理介绍：我之前写了一篇推文仔细的讲解这个，地址如下：目标检测算法之YOLO系列算法的Anchor聚类代码实战 在VOC 2007数据集上获得的算法结果： ?...论文中的不同聚类算法获得的平均IOU对比 在结果测试时，YOLOv2采用的5种Anchor可以达到的Avg IOU是61，而Faster-RCNN采用9种Anchor达到的平均IOU是60.9，也即是说本文仅仅选取...5种Anchor就可以达到Faster-RCNN中9种Anchor的效果。
判断什么是anchor的方法：使用什么匹配groundtruth的，那个就是anchor ---- SSD与YOLOV3 YOLOV3和SSD在很多地方都非常相似，连YOLOV3的作者都说了，YOLOV3...，看完YOLOV3,我甚至都觉得YOLOV3就是抄的SSD。但是不管怎么样，目前工业界用的最多的目标检测算法就是SSD和YOLO。YOLOV3和SSD都使用了anchor技术+多尺度检测+FPN。...SSD和FasterRCNN使用了相同的编码方式 而YOLOV3使用了如下的编码方式 SSD的坐标偏移很好理解，就是ground truth和anchor之间的偏移，但是YOLOV3中的偏移有点不同...匹配到，这个anchor负责预测这个groundtruth,而且YOLOV3用了双阈值处理，YOLOV3会忽略掉一部分样本。...SSD使用了单阈值匹配，YOLOV3使用了双阈值匹配。前面也提到了这一点，SSD在区分正负anchor的时候，只用了一个阈值，但是YOLOV3使用了两个阈值。 loss的形式不同。
与YOLOv3不同，Faster R-CNN下采样后的分辨率为原始图片分辨率的1/16（YOLOv3是变为原来的1/32）。...feature map的分辨率要比YOLOv3的Backbone得到的分辨率要大，这也可以解释为何Faster R-CNN在小目标上的检测效果要优于YOLOv3。 2....对比RPN和YOLOv3: 都说YOLOv3借鉴了RPN，这里对比一下两者： RPN: 分两个分支，一个分支预测目标框，一个分支预测前景或者背景。...将两个工作分开来做的，并且其中前景背景预测分支功能是判断这个anchor是否含有目标，并不会对目标进行分类。另外就是anchor的设置是通过先验得到的。...YOLOv3: 将整个问题当做回归问题，直接就可以获取目标类别和坐标。Anchor是通过IoU聚类得到的。 区别：Anchor的设置，Ground truth和Anchor的匹配细节不一样。
YOLOv3 YOLOv3大体上和YOLOv2其实没什么区别，在这里把YOLOv3单独摘出来，是因为它在分类损失上确实不使用softmax+交叉熵来做，而是使用n个二值交叉熵来做，比如在COCO上，使用一个...YOLO系列的结构中，YOLO是没有Anchor的，YOLO只有格子，YOLOv2和YOLOv3带Anchor，但是这并不影响它们边界框中心点的选择，它们的边界框中心都是在预测距离格子左上角点的offset...特别说明，上图来自《YOLO文章详细解读》 Faster R-CNN，SSD，YOLOv2和YOLOv3 Faster R-CNN，SSD，YOLOv2和YOLOv3都带Anchor，所以它们对于...(w,h)(w,h)(w,h)的处理是一致的，就是根据Anchor，用对数函数，对预测值和ground truth去重新编码。...所以这就是为什么Faster R-CNN，SSD，YOLOv2和YOLOv3中都有log，就是为了根据Anchor对预测值和ground truth去重新编码。
算法原理 YOLOv3应该是现在YOLO系列应用的最广泛的算法了，基本就很少有人做工程还用V2了。而YOLOv3的算法原理也很简单，就引入了2个东西，一个是残差模型，一个是FPN架构。...Anchor，也即先验框的数目。...所以YOLOv3一共有9个Anchor，不过被平均分在了3个特征层中，这也实现了多尺度检测。。。一不小心就讲完了？ ? 在这里插入图片描述 多尺度检测？ 上一节讲完了。。。...总结一下，YOLOv3借鉴了FPN的思想，从不同尺度提取特征。...用维度聚类的思想聚类出9种尺度的anchor box，将9种尺度的anchor box均匀的分配给3种尺度的特征图。
YOLOv3 YOLOv3和YOLOv2、SSD都不同，它的分类损失既不使用softmax+交叉熵来做，又没有用L2，而是使用n个二值交叉熵来做，比如在COCO上，使用一个80类的交叉熵是可以实现的，...但是YOLOv3用了Logistic+二值交叉熵处理，将一个80分类问题转化为80个二分类问题。...YOLO系列的结构中，YOLO是没有Anchor的，YOLO只有格子，YOLOv2和YOLOv3带Anchor，但是这并不影响它们边界框中心点的选择，它们的边界框中心都是在预测距离格子左上角点的offset...Faster R-CNN，SSD，YOLOv2和YOLOv3都带Anchor，所以它们对于 (...所以这就是为什么Faster R-CNN，SSD，YOLOv2和YOLOv3中都有log，就是为了根据Anchor对预测值和ground truth去重新编码。
Introduction 从YOLOv1到YOLOv3，YOLO系独树一帜，自成一派，是检测算法领域的一股(朵)清(奇)流(葩)。...经过对VOC数据集和COCO数据集中bbox的k-means聚类分析，将anchor机制中原本惯用的 9 anchor 法则 删减为仅保留最常出现的 5 anchor 。...其中，狭长型的anchor是被保留的主体： ? Direct location prediction (直接位置预测) 。...关于YOLOv2的详细解读，请参见我的另一篇博客：YOLO9000: Better, Faster, Stronger 笔记 YOLOv3 论文地址：YOLOv3: An Incremental Improvement...关于YOLOv3的详细解读，请参见我的另一篇博客：YOLOv3: An Incremental Improvement Summary 相信马上会有YOLOv4、YOLOv5等后传被作者做出来。
今天分享的框架提出了性能更好的YOLOv3新版本，并扩展了名为Poly-YOLO。Poly-YOLO建立在YOLOv3的原始思想的基础上，并消除了它的两个弱点：标签重写和anchor分配不平衡。...更少参数和更低输出分辨率的Poly-YOLO Lite，具有与YOLOv3相同的精度，但体积小三倍，速度快两倍，更适用于嵌入式设备。 今天主要就是说怎么解决Yolov3两大问题。...而YOLOV3在训练时候，如果出现相同两个目标的中心位于同一个cell，且分配给同一个anchor，那么前面一个目标就会被后面目标重写，也就是说两个目标由于中心距离太近以至于在特征图上将采样成为同一个像素点的时候...第二个问题：Anchor分配不均衡 yolo系列采用kmean算法聚类得到特定要求的9个anchor，并且以每三个为一组，用于大输出图(检测小物体)，中等输出图和小输出图层(检测大物体)的默认anchor...可以看出不同大小的物体会被这三组anchor分配到不同预测层进行预测。 但是这种kmean算法得出的结果是有问题的，在实际项目中也发现了。
前言 关于YOLOv3可以看一下我前面的推文讲解：YOLOV3点这里 。前面提到过，YOLOv3在实时性和精确性都是做的比较好的，并在工业界被广泛应用。...当前的目标检测算法，大都在网络结构，Anchor，IOU上做了大量的文章，而在检测框的可靠性上做文章的却非常少。所以，Gaussian YOLOv3它来了。论文地址为：点这里 。...对于对于每个尺度分支而言，在每个grid cell中会预测出三个结果（每个尺度下会有三个anchor）。将三个尺度的结果合并，进行非极大值抑制（NMS）后，输出最终的检测结果。...Gaussian YOLOv3 将原始的YOLOv3的目标框输出加入高斯模型后，网络的输出变成了下图这样。 ?...然后表示当ground truth和当前的Anchor的IOU大于一定阈值时取1，如果没有合适的Anchor和Ground Truth就取0。
在自动驾驶中，检测模型的速度和准确率都很重要，出于这个原因，论文提出Gaussian YOLOv3。...公式5为$tx$的NLL损失，$W$、$H$和$K$分别为特征图宽高的grid数以及anchor数，$\mu{tx}(x{ijk})$和${\sum}{t_x}(x{ijk})$为$tx$的值和不确定性...，由模型在$(i,j)$grid的$k$-th anchor输出。...在YOLOv3中，中心点在grid单元中计算，而bbox的尺寸则基于预设的anchor box， [1240] 此外，损失函数还要加上权重$\gamma{ijk}$，计算如公式8，GT越大，权重越小...其中，$\omega{scale}$基于GT box的宽高在图中的比例由公式9计算，$\delta_{ijk}^{obj}$为指示函数，仅当GT对应的grid中IOU最大的anchor才为1 另外
目标检测框架中，最为熟悉的应该是YOLO系列，从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗，然后不久又出现了Yolov5。...论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf YoloV2（Yolo9000）论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf Yolov3...YoloV3的先验检测系统将分类器或定位器重新用于执行检测任务。他们将模型应用于图像的多个位置和尺度。...此外，相对于其它目标检测方法，YoloV3将一个单神经网络应用于整张图像，该网络将图像划分为不同的区域，因而预测每一块区域的边界框和概率，这些边界框会通过预测的概率加权。...这令YoloV3非常快，一般它比R-CNN快1000倍、比Fast R-CNN快100倍。
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（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。
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