ATSS

目标检测正负样本分配策略----ATSS

一、ATSS参考：https://blog.csdn.net/xuzz_498100208/article/details/110355048https://zhuanlan.zhihu.com/p/411659547
cv-daily·2024-01-12 08:53

ATSS算法

文章目录前言ATSS算法的基本原理ATSS算法的主要设计步骤算法实现伪代码描述如下：pytorch分析主要优点：ATSS算法在一定程度上保证了TinyObject的阳性样本：原文前言作者比较了FCOS和
怎么全是重名·2023-12-27 13:15

Optimization（优化）

文章目录ATSS：BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTraining（2020）ATSS：BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTraining
怎么全是重名·2023-12-27 13:45

Co-DETR | ATSS+Faster RCNN+DETR，成就绝对王者！

‍作者|AI视界引擎编辑|集智书童点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群本文只做学术分享，如有侵权，联系删文在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本，采用一对一的集合匹配，会导致对编码器输出的监督稀疏，严重损害编码器的区分特征学习，反之亦然，也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题，作者提出了一
自动驾驶之心·2023-12-03 03:00

Co-DETR:DETRs与协同混合分配训练代码学习笔记

这种新的训练方案通过训练ATSS和FasterRCNN等一对多标签分配监督下的多个并行辅助头部，可以很容易地提高编码器在端到端检测器中的学习能力。此外，作者通过从这些辅助头部提取正坐标来进行额外的
athrunsunny·2023-11-26 07:52

杂乱知识点记录

RCNNFastRCNNFasterRCNNMaskRCNN6GIOU7DETR系列DETRDeformableDETRDAB-DETRDN-DETRDINO8COCO20149COCO评价指标maxDets=[1,10,100]10FCOS：anchor-free11ATSS1
电子系的小欣·2023-11-14 12:09

Label Assign：提升目标检测上限

提升目标检测上限-云+社区-腾讯云最近因为AutoAssign这篇paper的原因，再加上之前对目标检测中labelassign问题很感兴趣，看了几篇labelassign相关论文（FreeAnchor、ATSS
Wanderer001·2023-11-11 23:49

Label Assign综述：提升目标检测上限

www.cvmart.net/最近因为AutoAssign这篇paper的原因，再加上之前对目标检测中labelassign问题很感兴趣，看了几篇labelassign相关论文（FreeAnchor、ATSS
极市平台·2023-11-11 23:15

Focal-EIOU Loss：用于精确边界框回归的高效IOU损失

如PAA、ATSS和RetinaNet等。
Amusi（CVer）·2023-11-10 01:10

OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection 论文和代码学习

2、目前提出的ATSS和PAA等，这些方法探索了单个对象的最佳分配策略，而未能从全局的角度考虑上下文信息。3、目前从全局角度考虑分配信息的DeTR，采用的是匈牙利匹配算法，
浅冲一下·2023-10-25 11:27

【目标检测】Co-DETR：ATSS+Faster RCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV 2023）

论文：DETRswithCollaborativeHybridAssignmentsTraining代码**：https://github.com/Sense-X/Co-DETR文章目录摘要一、简介二、本文方法2.1.概述2.2.协同混合分配训练2.3.定制的正Query生成2.4.Co-DETR为何有效1、丰富编码器的监督2、通过减少匈牙利匹配的不稳定性来改进跨注意力学习2.5.与其他方法的比较
杀生丸学AI·2023-10-21 06:18

OpenMMLab MMYOLO目标检测算法原理（二）

简而言之，YOLOv5的主要特点是：（1）友好完善的部署支持（2）训练速度快：300epoch情况下的训练时间与大多数12epoch下的一阶段和两阶段算法相似，例如RetinaNet、ATSS和FasterR
qq_41627642·2023-09-14 15:32

【mmdetection中使用COCO预训练模型AP排名】

mmdetection3.0.0中使用COCO预训练模型AP排名其中：Name为具体模型型号，Subfolder为configs下的文件夹名称附录为提取脚本，需要的自取Name:atss_swin-l-p4
Zhijun.li@Studio·2023-08-02 01:38

TOOD Task-aligned One-stage Object Detection 论文学习

如下图红色格子，ATSS
calvinpaean·2023-07-26 08:58

Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via ATSS 论文学习

1.解决了什么问题？Anchor-based和anchor-free方法的本质差异其实是如何定义正负样本，如果训练过程中它们采用相同的正负样本定义，最终的表现是差不多的。也就是说，如何选取正负样本才是最重要的。以单阶段anchor-based方法RetinaNet和基于中心点的anchor-free检测器FCOS为例，二者有以下三方面的差异：每个位置上anchor的个数：RetinaNet在每个位
calvinpaean·2023-07-19 13:13

【目标检测】---- 正负样本匹配策略

1综述无论是anchorbox还是anchorfree，在训练计算类别/前背景损失时都需用到正负样本匹配，目前分为两大类：第一类fixedlabelassignment，常用的主要有MaxIou、ATSS
aolaf·2023-04-05 22:33

记录复现ATSS算法实录，从github上下载包

起因实验室任务需要用到PAA算法，于是不得不从github上下载代码到本地来运行，期间踩了很多坑，耗时四天完成，在这里一一记录下来，希望能帮到大家，也方便自己以后查询。1前往PPA算法github主页，下载代码代码地址：https://github.com/kkhoot/PAA其实对于我们要跑的代码而言，一共只有以下三步，下载代码到本地配置环境运行显然问题难点在第2点，废话不多说，现在开始，下载代
渝州少年·2023-04-01 06:58

FasterRcnn，Yolov2，Yolov3中的Label Assignment机制 和 ATSS

一般把anchor到gt之间如何匹配的方法称为labelassignment，也就是给预设的anchor打上正负样本等标签，方便我们后续进一步回归。其实RPN和Yolo有各自的labelassignment方法，在Fasterrcnn，yolo，RetinaNet中，基本都是根据anchor和gt的iou，然后定义阈值去进行label的分配。例如，在Fasterrcnn的RPN阶段，假设backb
WeissSama·2023-04-01 05:29

[深度文]YoloX部署、优化、训练相关

AnchorBased针对数据集聚类分析得到AnchorBox的方式，怕对泛化会有影响，尤其前期缺乏现场数据时）以及更有效的LabelAssignment（SimOTA），使我下决心将目前所用的FCOS+ATSS
人工智能与算法学习·2023-02-27 19:29

目标检测之Generalized Focal Loss介绍

介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2006.04388mmdetection已经实现了GFL，简单的说是继承的onestage，loss改成作者提出的qfl+dfl，正负样本选择继承ATSS
xuzz_498100208·2023-02-04 12:17

Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression

如PAA、ATSS和RetinaNet等。
Amusi（CVer）·2023-01-25 12:58

ATSS论文阅读笔记

论文题目是BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection，翻译过来就是通过自适应训练样本选择来弥合基于锚和无锚检测的差距。（弥合这个词是翻译来的，还挺不错的）摘要论文的摘要部分作者主要提出了两点。作者首先指出了基于锚和无锚检测之间存在表现差异的一个重要原因是因为这两
Mobu59·2023-01-19 14:11

【CV】PAA论文解读：在物体检测中利用概率分布来将anchor分配为正负样本

导读又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
风度78·2023-01-18 10:15

【目标检测】58、目标检测中的正负样本分配策略总结

文章目录一、Anchor-bases方法1.1FastRCNN1.2FasterRCNN1.3SSD1.4RetinaNet1.5YOLOv11.6ATSS1.7OTA1.8SimOTA二、Anchor-free
呆呆的猫·2023-01-15 18:06

我用YOLOX露了一手，记录一下模型部署、优化及训练的实现全过程

本文详细的介绍了作者将FCOS+ATSS模型换成YOLOX模型的全过程并附带相关代码。YOLOX的AnchorFree（AnchorBased针
Wang_AI·2023-01-14 00:53

消除anchor-base与anchor-free检测算法之间的精度差距——ATSS 论文笔记

消除anchor-base与anchor-free检测算法之间的精度差距——ATSS论文笔记作者：ShifengZhang,ChengChi,YongqiangYao,ZhenLei,StanZ.Li论文地址
_white_door·2023-01-12 16:57

算法的trick_ATSS : 目标检测的自适应正负anchor选择，很扎实的trick | CVPR 2020

论文指出one-stageanchor-based和center-basedanchor-free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(AdaptiveTrainingSampleSelection
张维为·2023-01-12 16:56

ATSS 论文阅读笔记以及核心代码解析

文章目录1论文题目2论文目的3论文实现4核心代码解读1论文题目BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection本篇论文也是入选了2020年的CVPR，算是今年CVPR里目标检测方向为数不多的论文之一。2论文目的首先，本文作者指出在目标检测的方法中，anchor-bas
零记忆_CV小白·2023-01-12 16:22

论文阅读：ATSS

论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424代码地址：https://github.com/sfzhang15/ATSS摘要本文论证Anchor-based和A
lansebingxuan·2023-01-12 16:49

ATSS论文阅读笔记

ATSS论文阅读笔记论文名称：BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection
cuihaoren01·2023-01-12 16:17

[目标检测]-涨点trick之ATSS:Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection笔记

1.论文及代码1.论文:https://arxiv.org/abs/1912.024242.代码:https://github.com/sfzhang15/ATSS2.动机及结论本文主要探讨anchor-base
orangezs·2023-01-12 16:16

目标检测论文阅读：ATSS算法笔记

ATSS基于FCO
Convolution@·2023-01-12 16:13

【目标检测】One-Stage无痛涨点 —— ATSS

Contents0写在前面1Introduction2EssentialDifference3ATSS4数据对比4.1ATSS方法的有效性4.2超参数设置的无关性5最后的最后开始之前学习一个单词热热身：
一颗苹果OAOA·2023-01-08 07:43

TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection(阅读笔记)

例：FCOS和ATSS都使用centerness分支。以提高从对象中心附近的锚点预测的分类分数，并为相应锚点的定位损失分配更大的权重。目前存在的问题：(1)分类和定位的独立性。
_晟_·2023-01-07 15:40

51.1 AP！TOOD：刷新单阶段目标检测新纪录！ICCV 2021 Oral

第一时间送达作者丨happy本文转载自丨极市平台导读本文提出通过显式方式：T-head（即插即用的模块）+TAL改善单阶段检测器存在的任务不对齐问题，所提的TOOD在COCO数据集上取得了51.1AP指标，超越了包含ATSS
Amusi（CVer）·2023-01-07 15:03

(七)标签分配

1、ATSS2、OTA:OptimalTransportAssignmentforObjectDetection3、Freeanchor、AutoAssign等通过使用预测的confidencescore
li三河·2023-01-06 11:47

Legacy autograd function with non-static forward method is deprecated

Legacyautogradfunctionwithnon-staticforwardmethodisdeprecated在网络s3fd_atss_sapd测试时发现这个问题，detect是个Function
AI视觉网奇·2023-01-04 19:46

mmdetection——assign and sample

assign一般基于IOU，mmdet中也有基于atss和基于point的等。sample一般为随机，也有ohem的，基于伪标签的。
Shane Zhao·2022-12-31 07:33

mmdetection中assign和sample结构的简要解析

正文assign在mmdet中，官方提供了许多种anchor与bbox的匹配机制，其中包括：max_iou_assigner，atss_assigner等等。
K . U . I·2022-12-31 07:03

2020CVPR之ATSS：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection

论文标题：BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection张士峰大佬近期发了一篇论文解读Anchor-base和Anchor-free方法间的差别，其本质在于正负样本的选取方式不同。1、摘要本文首先指出基于锚点检测与无锚点检测的**本质区别在于如何定义正、负训练样本*
旅人_Eric·2022-12-30 08:44

ATSS：Adaptive Training Sample Selection原理与代码解读

BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection官方代码GitHub-sfzhang15/ATSS
00000cj·2022-12-16 21:12

目标检测---匹配策略

CVPR2020中的文章ATSS揭露到anchor-based和anchor-free的目标检测算法之间的效果差异原因是由于正负样本的选择造成的。
calvinpaean·2022-12-12 12:46

_C.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _ZN3c105ErrorC1ENS_14SourceLocationERKSs

针对ATSS算法在linux系统上编译后运行遇到了_C.cpython-36m-x86_64-linux-gnu.so:undefinedsymbol:_ZN3c105ErrorC1ENS_14SourceLocationERKSs
风云小胖·2022-12-11 10:30

Generalized Focal Loss(GFLv1)论文理解与代码分析

质量与分类往往被独立训练，（yolo输出中，有独立的一个维度用于目标的置信度评估，在训练时与分类解耦；fcos，atss则利用centerness作为质量评估，同样也与分类解耦），但在test过程中却被相乘联合使用
小小小绿叶·2022-12-02 16:14

ATSS论文解读和简洁代码实现

目录论文解读anchor-based和anchor-free的本质区别atss算法的计算过程具体计算过程理解实验分析简洁代码实现最后本文是对论文Bridgingthegapbetweenanchor-basedandanchor-freedetectionviaadaptivetrainingsampleselection
「已注销」·2022-11-28 15:58

ICCV2021 | TOOD：任务对齐的单阶段目标检测

这大大超过了最近的单阶段检测器，如ATSS(47.7AP)、GFL(48.2AP)和PAA(49.0
CV技术指南(公众号)·2022-11-22 19:07

我用YOLOX露了一手，记录一下模型部署、优化及训练的实现全过程

本文详细的介绍了作者将FCOS+ATSS模型换成YOLOX模型的全过程并附带
视学算法·2022-11-22 08:44

VarifocalNet: An IoU-aware Dense Object Detector 阅读笔记

作者提出了一个基于FCOS和ATSS架构的IoU感知密集对象检测器，建议学习Iou-Aware分类分数作为对象存在置信度和定位精度
1100dp·2022-11-19 22:24

论文阅读|目标检测之指出anchor-free和anchor-based本质区别的ATSS

目录论文相关信息摘要1.介绍2.相关工作3.分析anchor-based和anchor-free检测器的不同3.1.实验设置3.2.去除不一致3.3.核心差异4.自适应训练样本选择方法4.1.描述4.2.验证4.3.分析4.4.比较4.5.讨论5.结论6.参考论文相关信息1.论文题目：BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionv
yanghaoplus·2022-11-19 01:55

ATTS 论文解析

BridgingtheGapBetweenanchor-basedandanchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSelection（ATTS）最详细的论文解析论文地址：ATTS论文源码地址：ATSS
从现在开始壹并超·2022-11-03 08:43
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