《anchor-based v.s. anchor-free》

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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作者：青青子衿
链接：https://www.zhihu.com/question/356551927/answer/926659692
来源：知乎
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1.目标检测算法一般可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类，区别就在于有没有利用anchor提取候选目标框。

A. anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等

fasterRCNN-设置了3种尺度3种宽高ratio一共9个anchor提取候选框

 

B. anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等

CornerNet-直接预测每个点是左上、右下角点的概率，通过左上右下角点配对提取目标框

 

C.融合anchor-based和anchor-free分支的方法：FSAF、SFace、GA-RPN等

FSAF-既有根据先验设定的anchor-based分支，也有anchor-free分支增强对异常ratio目标的检测能力

2.anchor（也被称为anchor box）是在训练之前，在训练集上利用k-means等方法聚类出来的一组矩形框，代表数据集中目标主要分布的长宽尺度。在推理时生成的特征图上由这些anchor滑动提取n个候选矩形框再做进一步的分类和回归（详细叙述请参考提出anchor思想的fasterRCNN一文）。也就是传统目标检测算法中，在图像金字塔上使用的那个m*n的滑窗。只不过传统方法中特征图是不同尺度的，滑窗一般是固定大小的；而类似于fasterRCNN算法中特征图是固定的，anchor是多尺度的。

三种典型的目标检测框架流程图

3.Yolo算法一共有三个版本，YoloV1可以算作anchor-free类；YoloV2开始引入anchor，YoloV3也使用了anchor。

4.anchor-free类算法归纳：

A.基于多关键点联合表达的方法

a.CornerNet/CornerNet-lite：左上角点+右下角点

b.ExtremeNet：上下左右4个极值点+中心点

c.CenterNet:Keypoint Triplets for Object Detection：左上角点+右下角点+中心点

d.RepPoints：9个学习到的自适应跳动的采样点

e.FoveaBox：中心点+左上角点+右下角点

f.PLN：4个角点+中心点

B.基于单中心点预测的方法

a.CenterNet:Objects as Points：中心点+宽度+高度

b.CSP：中心点+高度（作者预设了目标宽高比固定，根据高度计算出宽度）

c.FCOS：中心点+到框的2个距离

编辑于 2019-12-08