FCOS

DETR3D

也就是说，他们使用为2D任务设计的对象检测管道（例如，CenterNet[1]、FCOS[3]）来预测3D信息，如对
zzzzz忠杰·2024-09-03 20:06

【单目测距】3D检测框测距

文章目录一、前言二、2D框测距局限性三、3D框测距3.1、确定接地点3.2、测距结果对比3.3、代码3.4、代码解析四、后记一、前言3D检测模型用的fcos3D。如何对3D框测距?
读书猿·2024-01-23 14:58

Model Compression and Acceleration Overview

deepcompression,channelpruning和networkslimming等；网络结构搜索(NAS:NetworkArchitectureSearch)：DARTS,DetNAS、NAS-FCOS
Ada's·2024-01-23 10:35

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

关键词：一阶段物体检测，anchorfree。网络结构为backbone+fpn+head（5个）。预测结果为：类别，是否为物体中心点，该点与box四边的距离。训练时，通过(x,y)是否位于gtbox内判定改位置是否为正样本，当该点同时在几个gtbox内时，选择面积最小的box为其目标box。在这里作者采用了双阈值，该点距离四边的最大距离大于或者小于，则认为该样本为负样本。这样做的好处可以排除掉将
Cat丹·2024-01-22 23:18

[卷积神经网络]FCOS--仅使用卷积的Anchor Free目标检测

项目源码：FCOShttps://github.com/tianzhi0549/FCOS/一、概述作为一种AnchorFree的目标检测网络，FCOS并不依赖锚框，这点类似于YOLOx和CenterNet
ViperL1·2023-12-29 02:18

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

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文源代码复现

FCOS源代码github地址为：FCOS这篇论文主要是关于目标检测的，今天跑一下它的实验，我是在autodl租的RTX2080Ti，因为这个代码比较久，所以Pytoch版本可能不可以装太高，我的镜像CUDA
STRUGGLE_xlf·2023-12-01 14:51

FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)

arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.01355github:https://github.com/tianzhi0549/FCOS向着anchor-free方向迈进，不铺框的检测
cshun·2023-11-27 17:36

第96步 深度学习图像目标检测：FCOS建模

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面本期开始，我们继续学习深度学习图像目标检测系列，FCOS（FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection）模型。
Jet4505·2023-11-25 08:03

杂乱知识点记录

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

FCOS难点记录

FCOS中有计算特征图（Featuremap中的每个特征点到gt_box的左、上、右、下的距离）1、特征点到gt_box框的左、上、右、下距离计算x=coords[:,0]#h*w，2即第一列y=coords
深度菜鸡-达闻西·2023-11-11 23:44

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

Github:FCOS摘要提出了一种全卷积的one-stage目标检测方法，以逐像素点的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。
_从前从前_·2023-10-20 09:16

论文阅读：AutoAssign

文章目录1、论文总述2、密集预测型FCOS正负样本分配的不足3、Comparisonoflabelassignmentbetweendifferenttypicaldetectors.4、wetransformthewholeassignmentstepintotwoweightmaps
贾小树·2023-10-15 05:34

【mmdetection代码解读 3.x版本】以Fcos+FasterRcnn为例

文章目录前言RPN部分的代码1.loss函数（two_stage.py）1.1loss_and_predict函数（base_dense_head.py）1.1.1loss_by_feat函数（fcos_head.py
Re-赟·2023-10-12 01:20

nvidia xavier部署fcos3d

jetsonxavier部署mmdeployhuanyuantorch+mmcvceshidependenceSTEP3安装MMDETECTOIN、MMCV安装cmake安装ppl.cv.安装onnx安装tensorrt、cuDNNtensorrtppl.cv.算子编译huanyuanhttps://www.jianshu.com/p/0543229dc7b8sudocp/etc/apt/sour
百度森森·2023-09-21 15:15

EdgeYOLO：边缘设备上实时运行的目标检测器及Pytorch实现

受FCOS的启发，提出了一种更
边缘计算社区·2023-09-08 05:21

论文阅读 FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

文章目录FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionAbstract1.Introduction2.RelatedWork3.OurApproach3.1
Re-赟·2023-08-31 06:13

FCOS 代码 （train过程）

原代码采用的训练集是coco_2014_trainDATASETS:TRAIN:("coco_2014_train","coco_2014_valminusminival")TEST:("coco_2014_minival",) 以及ResNet网络的预训练WEIGHT:"catalog://ImageNetPretrained/MSRA/R-50"1.train_net.py(1)main()函
匿名的魔术师·2023-08-24 20:20

MMdetection在VisDrone2019上训练FCOS和CenterNet

配置环境Python3.5+>=PyTorch1.1>=CUDA9.0NCCL2>=GCC4.9mmcv‘’把mmdetection的代码下载下来gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmdetection.git进入这个mmdetection文件,准备编译mmdetection的文件cdmmdetection装一下下面这些包，#mmdetection的req
德彪稳坐倒骑驴·2023-08-22 00:52

【Pytorch】梯度裁剪——torch.nn.utils.clip_grad_norm_的原理及计算过程

在训练FCOS算法时，因为训练过程出现了损失为NaN的情况，在githubissue有很多都是这种训练过程出现loss为NaN，作者也提出要调整梯度裁剪的超参数，于是理了理梯度裁剪函数torch.nn.utils.clip_grad_norm
Cpsu·2023-08-20 15:02

FCOS:简洁的anchor-free目标检测器

论文题目:FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection其亮点:基于FCN构建全卷积检测器,使得视觉任务(如语义分割)可以统一在FCN框架anchor-free
寒夏凉秋·2023-08-11 15:13

目标检测算法：anchor_free系列解读

原始论文下载链接CornerNet、CenterNet、FCOS。目录结构文章目录目标检测算法：anchor_free解读1.基础认知1.1什么是
自学小白菜·2023-08-06 15:03

keras-FCOS实现

**keras-FCOS实现**一、代码与论文1、论文链接2、pytorch版本FCOS代码链接3、keras-fcos代码链接二、keras-fcos代码实现**1.安装依赖包pipinstall-rrequirements.txt
ayu_39·2023-08-01 03:45

图像 检测 - FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection (ICCV 2019)

FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection-全卷积一阶段目标检测（ICCV2019）摘要1.引言2.相关工作3.我们的方法3.1全卷积一阶目标检测器3.2FCOS
77wpa·2023-07-29 07:50

FCOS：全卷积目标检测

今天我继续来介绍一个Anchor-Free新的算法（它是基于密集采样的AF），这个文章我看下来个人觉得非常有意思。因为它将语义分割的思想用来做检测了。在学校期间，我的研究方向就是语义分割。在公司做检测的时候，我也思考过：除了在特征融合以及backbone方面，在核心思想两者能否互相借鉴一下，比如用分割思想去解决检测；用检测去辅助分割（毕竟分割是检测更深一层次）。这篇文章很好的解答了我的一些疑惑，下
Congc_fdd6·2023-07-21 06:56

FCOS 论文学习

1.解决了什么问题？之前的目标检测器如RetinaNet、SSD、YOLOv3都依赖于anchors。基于anchors的检测器有如下三个缺点：检测表现对于anchors的大小、宽高比和数量等超参数很敏感；即使精心设计了anchors，但由于大小和宽高比都是固定的，检测器很难处理形状变化很大的物体，比如小目标；为了提高召回率，基于anchor的检测器会在输入图像上放置大量的anchorboxes。
calvinpaean·2023-07-19 13:43

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

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

FCOS出现No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='/usr/local/cuda-10.0'

FCOS出现NoCUDAruntimeisfound,usingCUDA_HOME='/usr/local/cuda-10.0'出现下面报错错误原因查看版本解决方法（cuda10.0与torch1.2.0
AI_Forerunner_Lu·2023-07-17 06:37

Anchor-Free之CenterNet

CenterNetCenterNet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。
NOWAY_EXPLORER·2023-07-14 10:47

Anchor-Free 网络笔记

Fcos与CenterNet网络记录Fcos图片转自https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/124844726Fcos后处理输出centernessregressionclassification
mumuxi_c·2023-07-14 10:41

anchor-free方法总结

cornernet，centernet，onenet，fcos这几篇论文的引用关系（提出先后顺序）：将按照上面的顺序，从背景、标签分配等方面说明区别于联系。
HPUPUPUP·2023-07-14 10:10

MindSpore-FCOS模型权重迁移推理对齐实录

准备工作环境：wsl2Ubuntu20.04mindspore2.0.0python3.8pytorch2.0.1cpu基于已有的mindsporeFCOS项目和FCOS官方pytorch权重来做迁移，
cartes1us·2023-06-22 08:23

【FCOS】Anchor-Free：FCOS论文总结及一些细节

论文:https://arxiv.org/abs/1904.01355.Github:源码文章目录一、概述1.1模型分类1.2Anchor-base模型缺点1.3motivation1.4一些思考，为什么Anchor的设计很重要？二、网络结构2.1检测思路2.2网络结构三、细节3.1Center-ness3.2损失函数3.3FPN的作用四、实验五、优点一、概述1.1模型分类一般来说，目标检测模型可
Cpsu·2023-06-19 03:37

AI算法创新赛-人车目标检测竞赛总结04

队伍：AI000038小组成员：杨志强，林松1.算法介绍1.1相关工作当前流行的目标检测算法主要分为三种，一阶段算法：SSD，FCOS，Scaled，YOLO系列等；二阶段算法：Faster-RCNN，
算能开发者社区·2023-06-18 01:24

EdgeYOLO：边缘设备实时运行目标检测器及Pytorch实现

受FCOS的启发，提出了一种更
奥比中光3D视觉开发者社区·2023-06-17 14:41

20230525——文献阅读《利用毫米波雷达和视觉传感器进行障碍物检测的空间注意力融合方法研究》（SAF-FCOS）

论文标题：SpatialAttentionFusionforObstacleDetectionUsingMmWaveRadarandVisionSensor发表期刊/会议：sensors2020下载地址：https://www.semanticscholar.org/paper/Spatial-Attention-Fusion-for-Obstacle-Detection-and-Chang-Zh
袁博特·2023-06-12 09:31

FCOS

titileFCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionurlhttps://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf动机anchorfree方法内容FCOS
小松qxs·2023-04-11 10:58

Adaptive Training Sample Selection

一、主要贡献作者以RetinaNet和FCOS为例，分析了anchor-based和anchor-free的性能差异的原因：1、每个位置的anchor数量不同。
_从前从前_·2023-04-10 21:28

EdgeYOLO学习笔记

在FCOS的启发下，提出了一种更轻、更高效的解耦磁头，在
麻花地·2023-04-06 20:49

OpenShift 4 - OpenShift是如何升级RHCOS的

我们在《OpenShift4-FedoraCoreOS(1)-(6)》中了解了FedoraCoreOS（FCOS）的更新机制。
dawnsky.liu·2023-03-31 12:25

linux服务器 openshift,在OpenShift节点上打开Shell提示符的方法

OpenShiftContainerPlatform4.0开始的OpenShiftWorker和Master节点用户将RedHatCoreOS(RHCOS)作为基本操作系统，对于OKD，这将是FedoraCoreOS(FCOS
汀上飘的云·2023-03-31 12:46

CenterMask:Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation

https://github.com/youngwanLEE/CenterMask网络结构实验效果主要工作：1、将MaskRCNN的检测分支替换为FCOS检测器2、在分割分支中引入SpatialAttentionGuidence3
_忙中偷闲_·2023-03-25 09:41

Nanodet：手机端的 97FPS 的 Anchor-free 的目标检测模型

之外的另一选择，手机端97FPS的Anchor-Free目标检测模型NanoDet现已开源~1、什么是NanodetNanodet是一个速度超快和轻量级的移动端Anchor-free目标检测模型，是基于FCOS
LCG22·2023-03-20 14:31

python -m是拿来干啥用的？

最近看一个project(FCOS)的时候看到一个命令行参数：python-m。就报着好奇心，想要把它搞明白。其中很多博客都转载这一篇：[python]自问自答：python-m参数？
赖子啊·2023-03-14 07:05

[深度文]YoloX部署、优化、训练相关

AnchorFree（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
人工智能与算法学习·2023-02-27 19:29

simOTA 彻底理解

步骤大致是先进行正样本的预筛选，然后通过计算预选框与gt框的代价矩阵，1、正样本预筛选与FCOS类似，YOLOX是基于Anchor-Free的。对落在Gt框中的特征点预测位置的样本为正样本。
maxruan·2023-02-07 09:46

fcos: debug记录

fcos：demo代码debug记录源代码来源：https://github.com/tianzhi0549/FCOS使用默认配置开始debugfcos_demo.py前面都是参数设置：每个类别的阈值设置
boundin box·2023-02-06 13:15

Generalized Focal Loss 原理与代码解析

分类通常用FocalLoss进行优化，边框位置通常是在狄拉克分布下学习的，定位质量估计分支比如FCOS中的center
00000cj·2023-02-04 12:44

mmdetection各模块拆解（二）一阶段检测模型的构建（以FCOS为例）

一阶段检测模型的构建（以FCOS为例）引言一阶段检测模型的构成mmdet中的FCOS模型构建方法介绍mmdet模型一般构建过程FCOSSingleStageDetectorBackboneandNeckbackbone
hkht·2023-02-01 20:21

读论文（8）——FCOS

前言我们在上一篇论文中已经介绍了一种anchor-free（即抛弃掉anchor进行目标检测）的思路，也就是通过检测关键点来定位目标，用关键点去描述目标。这种思路我们一般称之为基于keypoint的anchor-free方法，除了我们上次介绍的CenterNet（检测边界框的中心点）以外还有CornerNet（检测边界框的左上角和右下角的关键点）、ExtremeNet（检测边界框的四个角的关键点）
MrBamboo2000·2023-01-27 09:38
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