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Anchor-Free之CenterNet

CenterNet

CenterNet顾名思义，是基于中心点的目标检测方法，相对于cornernet和FCOS更加简单直接。

论文标题也是很霸气“Objects as Points”

相对于其他基于关键点检测的方法例如extremNet和cornerNet，CenterNet去除了角点分类等一些后处理步骤，

使得模型推理速度得到了进一步的提升.不仅用于2D目标检测还可以用来做人体姿态估计或这3D目标检测

数据方面使用更大分辨率的输出特征图（缩放了4倍），因此无需用到多重特征图锚点；

主干网络之后通过一个深度分离3X3卷积和1x1卷积，采用rulu激活

Anchor-Free之CenterNet_第1张图片

和cornerNet一样输出c（类别）个通道，元素值为1表示是关键点，否则就是背景。主干网络采用的是hourglass变体

和cornerNet一样，ground truth周围画个圈，只不过高斯分布的方差是根据标准框大小来定，同个类 c （同个关键点或是目标类别）有两个高斯函数发生重叠，我们选择元素级最大的。focalLoos也和cornerNet类似

N表示图片上关键点的个数。

Anchor-Free之CenterNet_第2张图片

为了弥补特征图缩放带来的精度误差对每个关键点进行偏移量修正，采用L1loos:

Anchor-Free之CenterNet_第3张图片

整体优化目标为：

Anchor-Free之CenterNet_第4张图片

λsize默认 0.1, λoff 默认1

NMS替代方案：

检测某一个点的置信度大于他的八临域，取这样的点最多100个

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