Anchor-Free

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
yanghaoplus·2022-11-19 01:55

使用vscode+Docker快速复现CenterNet环境

不同于y+d的先检测再跟踪，这是一种基于CenterNet（一种anchor-free的目标检测算法）的同时进行检测与跟踪的算法。
尊师远坂凛·2022-11-13 15:46

【目标检测-YOLO】博客阅读：Introduction to the YOLO Family

但是，这激励我，后续会继续研究下PP-YOLO系列（PP-YOLO，PP-YOLOv2,PP-YOLOE）；Scaled-YOLOv4和Anchor-free的YOLOX。当
理心炼丹·2022-11-09 17:39

Tensorrt部署BBAVectors从入门到入坟

BBAVectors是一款用于旋转框目标检测的神经网络，采用anchor-free机制，地址：见这里，具体原理我就不说了，关于这个网络的中文博客百度一大堆。直接进入实操。。。。
机器鱼·2022-11-09 09:12

【目标检测】50、YOLOX | 回归 anchor-free 的 YOLO 依然能打！

ExceedingYOLOSeriesin2021代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX作者：旷世时间：2021.08贡献：将YOLO检测器建模成了anchor-free
呆呆的猫·2022-11-07 17:56

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源码1.摘要anchor-based和anchor-free
从现在开始壹并超·2022-11-03 08:43

基于megengine实现YoloX【附部分源码】

设置数据预处理数据加载器数据迭代器模型构建模型训练模型预测三、效果展示自定义数据集COCO数据集前言本文以megengine为深度学习框架实现yolox，并训练自己的数据集及可进行测试coco数据集一、YOLOX网上说法YOLOX是一个高性能的anchor-free
爱学习的广东仔·2022-11-02 13:10

Anchor-free应用一览：目标检测、实例分割、多目标跟踪

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者｜杨阳@知乎来源｜https://zhuanlan.zhihu.com/p/163266388从去年5月开始，我一直对Anchor-free
小白学视觉·2022-10-28 15:00

【目标检测】56、目标检测超详细介绍 | Anchor-free/Anchor-based/Backbone/Neck/Label-Assignment/NMS/数据增强

文章目录1、双阶段和单阶段目标检测器1.1双阶段目标检测器1.1.1R-CNN1.1.2SPP1.1.3FastR-CNN1.1.4FasterR-CNN1.2单阶段目标检测器1.2.1YOLO系列1.2.1.1YOLOv11.2.1.2YOLOv21.2.1.3YOLOv31.2.1.4YOLOv41.2.1.5Scaled-YOLOv41.2.1.6YOLOv51.2.1.7YOLOv61.2
呆呆的猫·2022-10-28 07:15

YOLOX详细解读（一）论文解读

YOLOX论文解读0.摘要1.介绍2.YOLOX2.1YOLOX-DarkNet53实现细节：YOLOV3baseline：目标检测中的解耦头：强数据增强：Anchor-free：Multipositives
楚楚小甜心·2022-10-21 07:55

小白读论文-YOLOX（2021年6.8）

https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf代码地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLOX摘要亮点：1.采用anchor-free
dear_queen·2022-10-21 07:22

AutoAssign：Anchor-free最强检测网络！密集目标检测的可微标签分配

AI公园AutoAssign：以52.1%的AP成就最强Anchor-free目标检测网络！用于密集目标检测的可微标签分配，模型表现SOTA！
ronghuaiyang·2022-10-16 12:01

ECCV2020 | CPNDet:Anchor-free两阶段的目标检测框架，详解

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Liaojiajia2019来源丨https://blog.csdn.net/mary_0830/article/details/107820599编辑丨AI深度学习视线CPNDet1Introduction2Approach2.1CPN网络框架2.2Inference阶段3Experiments4Conclusion论文地址：http
Tom Hardy·2022-10-16 12:00

IoU优化——在Anchor-Free中提升目标检测精度（附源码）

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力公众号ID｜ComputerVisionGzq
计算机视觉研究院·2022-10-16 12:59

CVPR：IoU优化——在Anchor-Free中提升目标检测精度（附源码）

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力公众号ID｜ComputerVisionGzq
计算机视觉研究院·2022-10-16 12:59

（五）比赛中的CV算法（下5）检测网络调优（3）Anchor-Free模型概览和综述

——NeoZng[[email protected]]目录Anchor-Free模型概览FCOSCenterNetCornerNetExtremeNetFSAFATSS如果觉得笔者写得还不错，点个赞加个关注吧
HNU跃鹿战队·2022-10-16 12:29

理解目标检测里的Anchor-based和Anchor-free

导读目标检测模型按照anchor划分可分为两类：anchor-based、anchor-free其中，anchor-based的代表算法有：fasterr-cnn、ssd、retinaNet、yolov2
一颗磐石·2022-10-16 12:59

旷视YOLOX：更快更强！

本文转载自机器之心编辑：杜伟、陈萍在本文中，来自旷视的研究者提出高性能检测器YOLOX，并对YOLO系列进行了经验性改进，将Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入YOLO。
机器学习与AI生成创作·2022-10-12 09:36

【目标检测-YOLO】YOLOX（第一篇）

文章链接：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdfYOLOX是2021年8月旷视发布的一篇论文，它是继YOLOv1后第一篇Anchor-free的YOLO目标检测框架。
理心炼丹·2022-10-12 09:35

Anchor-Free系列之YOLOX：Exceeding YOLO Series in 2021

Yolo系列目标检测算法知识点总结_程大海的博客-CSDN博客_yolo系列目标检测算法Anchor-Free系列之CenterNet：ObjectsasPoints_程大海的博客-CSDN博客Anchor-Free
胖胖大海·2022-10-12 09:04

YOLOv6 Tensorrt Python部署教程

www.bilibili.com/video/BV1ka411p7u4/Github仓库地址https://github.com/Monday-Leo/YOLOv6_TensorrtIntroductionYOLOv6是美团发布的Anchor-free
一笑奈何LHY·2022-09-28 09:50

PPYOLOE Tensorrt Python部署教程

video/BV12a411H73Q/Github仓库地址https://github.com/Monday-Leo/PPYOLOE_TensorrtIntroductionPPYOLOE是百度提出的单阶段Anchor-free
一笑奈何LHY·2022-09-28 09:19

ECCV-2020- Ocean: Object-aware Anchor-free Tracking 阅读笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.10721.pdf代码地址：https://github.com/researchmm/TracKit目录一、动机二、主要贡献三、主要内容算法整体架构：特征提取特征融合回归任务分类任务目标定位在线更新分支损失四、实验结果一、动机基于锚框的孪生网络跟踪方法在精度上取得了显著的进步，但更鲁棒的改进却收到了限制，其中的原因在于基于锚的方法中
菜菜子hoho·2022-09-04 07:37

PP-YoLoE | PP-YoLov2全面升级Anchor-Free，速度精度完美超越YoLoX和YoLov5

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型，超越了多种流行的yolo模型
Tom Hardy·2022-08-25 13:44

YOLOv6目标检测实战：训练自己的数据集 （视频教程）

采用了Anchor-free无锚范式、
bai666ai·2022-08-25 13:12

深度学习（三十七）——CenterNet, Anchor-Free, NN Quantization

CenterNetCenterNet是中科院、牛津、HuaweiNoah’sArkLab的一个联合团队的作品。（2019.4）论文：《CenterNet:KeypointTripletsforObjectDetection》上图是CenterNet的网络结构图。正如之前提到的，框对于物体来说不是一个最好的表示。同理，Corner也不是什么特别好的表示：绝大多数情况下，Corner同样是远离物体的。
antkillerfarm·2022-08-09 07:37

PP-YoLoE | PP-YoLov2全面升级Anchor-Free，速度精度完美超越YoLoX和YoLov5

2203.00555.pdf源代码：https://github.com/microsoft/unilm计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GPP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free
计算机视觉研究院·2022-08-08 07:11

nanodet阅读：（2）正负样本定义(ATSS)

一、前言本篇博客主要是ATSS部分，这部分个人认为是核心之一，毕竟正负样本的选择很重要，ATSS论文证实，anchor-based和anchor-free性能差异的根本原因在于正负样本的定义，好的正负样本定义方法能在很大程度上降低模型对
tang-shopping·2022-08-06 07:30

nanodet阅读：（1）概述

一、前言出于某些需要，阅读一下anchor-free模型的代码，因为之前用过nanodet，对其印象深刻，所以重温一下代码。好记性不如烂笔头，多记录、多总结、多分享。
tang-shopping·2022-08-06 07:59

【深度学习】百度：YOLOX和NanoDet都没我优秀！轻量型实时目标检测模型PP-PicoDet开源...

本文对anchor-free策略在轻量型检测器中的应用进行了探索；对骨干结构进行了增强并设计了一种轻量Neck部件；同时对SimOTA策略与Loss进行了改进。
风度78·2022-07-24 07:13

Fcos目标检测算法简读

本人最近在计算密集小物体检测时，首先应用retinanet进行检测，但用文献建议的从P3进行检测，检测的最小像素尺寸为10几个像素，检测不到图片中的小目标，本人对retinanet改进，加入p2，计算量特别大，偶然看见anchor-free
sunny_develop·2022-06-14 17:30

yolox全解析

预测端每个部分的创新，关键点是：1.输入端：mosaic，mixup图像增强2.backbone：CSPLayer层，silu激活函数3.neck：FPN，silu激活函数4.预测端：DecoupledHead，Anchor-free
暄染落墨·2022-06-08 07:43

目标检测：较新算法（算法介绍与开源代码）（2022.3.8）

一、目标检测1.YoloX（yolox紧跟潮流，变为无需锚点框【Anchor-free】的方法了。
starDuXY·2022-06-03 07:40

论文研读（三）：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection之补充

在自然图像中，基于深度学习的目标检测技术包括anchor-based和anchor-free两大类。基于anchor-based的技术包括一个阶段和两个
@彼岸花·2022-05-21 18:04

DAB-DETR深入理解

2201.12329最大的贡献是把DETR的ObjectQuery定义为可学习的AnchorAnchor-basedDETR来临了（还有点争议，说是Anchor-based，这Anchor又不是预定义的，说是Anchor-free
Rainylt·2022-05-17 07:05

GitHub：小目标检测最全资料集锦

前言前几天，Amusi分享了Anchor-free目标检测的学习资料，详见GitHub：Anchor-free目标检测最全资料集锦大家反映内容很赞，之后不少同学在CVer交流群里追问有没有小目标检测的资料集锦
Amusi（CVer）·2022-05-11 09:06

FoveaBox：细节差别，另一种DenseBox+FPN的Anchor-free方案 | IEEE TIP 2020

作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值
·2022-03-24 14:53

聊聊YOLOv5、YOLOX、Nanodet

大家应该很熟悉了YOLOX在YOLO系列的基础上做了一系列工作，其主要贡献在于：在YOLOv3的基础上，引入了DecoupledHead，DataAug，AnchorFree和SimOTA样本匹配的方法，构建了一种anchor-free
billyhhzh·2022-03-18 05:04

Yolo系列的巅峰之作：更确的目标检测框架（附源代码）

系列的基础上做了许多有意思的工作，其主要贡献在于：在YOLOV3的基础上，引入了“DecoupledHead”，“DataAugmentation”，“AnchorFree”和“SimOTA样本匹配”的方法，构建了一种anchor-free
计算机视觉研究院·2022-03-15 07:35

Yolo利息的王者：高效且更精确的目标检测框架（附源代码）

系列的基础上做了许多有意思的工作，其主要贡献在于：在YOLOV3的基础上，引入了“DecoupledHead”，“DataAugmentation”，“AnchorFree”和“SimOTA样本匹配”的方法，构建了一种anchor-free
计算机视觉研究院·2022-03-15 07:35

Yolo的巅峰框架：高效更精确的目标检测框架（附源代码）

系列的基础上做了许多有意思的工作，其主要贡献在于：在YOLOV3的基础上，引入了“DecoupledHead”，“DataAugmentation”，“AnchorFree”和“SimOTA样本匹配”的方法，构建了一种anchor-free
计算机视觉研究院·2022-03-15 07:35

NanoDet代码逐行精读与修改（零）Architecture

[email protected]是一个单阶段的anchor-free模型，其设计基于FCOS模型,并加入了动态标签分配策略/GFLloss和辅助训练模块。
HNU跃鹿战队·2022-03-08 10:07

FoveaBox：细节差别，另一种DenseBox+FPN的Anchor-free方案 | IEEE TIP 2020

作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值
·2022-03-07 13:09

FoveaBox：细节差别，另一种DenseBox+FPN的Anchor-free方案 | IEEE TIP 2020

作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值
晓飞的算法工程笔记·2022-03-07 13:00

FSAF：嵌入anchor-free分支来指导acnhor-based算法训练 | CVPR2019

FSAF深入地分析FPN层在训练时的选择问题，以超简单的anchor-free分支形式嵌入原网络，几乎对速度没有影响，可更准确的选择最优的FPN层，带来不错的精度提升 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文
·2022-03-01 13:01

FSAF：嵌入anchor-free分支来指导acnhor-based算法训练 | CVPR2019

FSAF深入地分析FPN层在训练时的选择问题，以超简单的anchor-free分支形式嵌入原网络，几乎对速度没有影响，可更准确的选择最优的FPN层，带来不错的精度提升 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文
晓飞的算法工程笔记·2022-03-01 13:00

Anchor-free目标检测综述 -- Dense Prediction篇

后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anchor的环节，让网络自行学习
·2022-02-24 12:55

Anchor-free目标检测综述 -- Dense Prediction篇

后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anchor的环节，让网络自行学习
晓飞的算法工程笔记·2022-02-24 12:00

Anchor-free目标检测综述 -- Keypoint-based篇

后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anchor的环节，让网络自行学习
·2022-02-23 12:40

Anchor-free目标检测综述 -- Keypoint-based篇

后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anchor的环节，让网络自行学习
晓飞的算法工程笔记·2022-02-23 12:00
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