FCOS

MMDetection的FCOS算法fcos_head注释

由于不知道如何发布代码，复制粘贴不太好看（起码我不喜欢看，哈哈），所以笔者再次便采取截图的形式。---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------首先进行各种包的导入，这里也不能忽视，得稍微看一眼。---
不死不休的天鹏！·2022-12-10 16:31

YOLOX-单阶段目标检测模型

3，Multipositives，将gt中心区域的点定义为正样本,其实就是FCOS中的centersampling。4，SimOTA，来源于自家的工
Wastoon·2022-12-10 04:40

YOLOX 网络讲解

YOLOXYOLOX是旷世科技在2021年发表在CVPR上的一篇论文YOLOX与之前的YOLO网络有什么区别呢，最明显的区别就是YOLOX是一个anchorfree的网络,YOLOX的anchorfree思想借鉴于FCOS
@BangBang·2022-12-08 10:43

DeFCN 训练前向传播过程

目录一、大致流程1.入口2.得到backbone的feature3.head运算以及3dmaxfilter4.获得标签5.计算损失函数6.回到主线二、debug注释1.base_runner.py2.fcos.py1
匿名的魔术师·2022-12-04 05:23

FCOS代码（二）(demo过程) RPN网络结构

FCOS代码（一）(demo过程)骨干网络结构详解，mask-rcnnResNet+fpnFCOS代码（三）demo过程的整个流程FCOS并没有使用RPN来回归边界框，而是采用逐像素的方法来回归边界框，
匿名的魔术师·2022-12-04 05:23

目标检测：RetinaNet算法细节以及代码部分

(SSD,RetinaNet，以及后面的FCOS等等)精度低的关键原因就在于：正负样本极度不平衡。那么Faster-RCNN为什么没有这个困扰？
追梦AI·2022-12-03 10:57

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

Train in Dense and Test in Sparse: A Method for Sparse Object Detection in Aerial Images

code-https://github.com/kding1225/TDTS-visdrone，ablationstudy也还算扎实，等我跑一遍看看intro跑的VisDrone2019-Det，对比的是FCOS
carry_hjr·2022-12-01 22:38

torch/utils/cpp_extension.py raise RuntimeError(message) from e

in_run_ninja_buildraiseRuntimeError(message)fromeRuntimeError:Errorcompilingobjectsforextension想配置这个FCOS
小林爱学习ElsieLin99·2022-12-01 05:10

YOLO 3/4/5/6/7/x、Efficient、MaskRcnn、FasterRcnn、FCOS、SSD、M2Det、Retina、CenterNet、PicoDet等系列数据模型汇总持续更新中

做了很长时间的CV领域的任务了，见到了很多不错的项目，很多时候也是会选择直接拿来开源的项目去使用，自己也做过了很多项目，后面就萌生了一个想法，将看到的不错的文章或者是数据集或者是项目汇总记录一下，以便后续学习使用方便，另外，对于涉猎新的子任务的时候如果有已有的项目和数据集或者是文章作参考的话就不至于从零开始起步了，这就是本文的初衷，不是为了谈论技术问题，只是用作记录汇总，持续更新中。。。。。。1、
Together_CZ·2022-11-30 08:57

Mutual Supervision for Dense Object Detection

FCOS的分类和回归头存在的问题，其实就是分类头和回归头不一致的问题，但是目标检测的主要目的是找出分类分数和回归分数同时比较好的结果，因此在训练中如何保持这两个头的一致性是一个很重要的问题，MuSu就是提出来解决这个问题
weixin_44699417·2022-11-30 03:06

FCOS论文复现：通用物体检测算法

摘要：本案例代码是FCOS论文复现的体验案例，此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts+PyTorch框架下的实现。
华为云开发者联盟·2022-11-29 17:23

【论文简述】目标检测：FCOS（2019）

B站简介视频：https://www.bilibili.com/video/BV16V411m73M?spm_id_from=333.337.search-card.all.clickFOCS：借用FCN思想来进行目标检测proposalfree+anchorfree,减少了超参数的数量。避免了IoU的复杂计算模型精确度和通用性高。方法：完整架构：主干神经网络+FPN+预测子网络为什么最后两层没有
北极冰川的岛屿·2022-11-27 17:52

论文翻译 | FCOSv1：《FCOS Fully Convolutional One-Stage Object Detection》

摘要：介绍背景，提出Fcos模型和性能我们提出了一种全卷积的单阶段目标检测器FCOS，以逐像素的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。
诺顿与苏菲·2022-11-26 10:34

YOLOX：SimOTA算法细节

SimOTA首先进行预筛选，与FCOS类似，YOLOX有一个类似于FCOS中subbox的概念，称为fixedcenterarea，也就是说，当样本点同时落入GT和fixedcenterarea时，才会通过筛选
Taylor不想被展开·2022-11-25 00:48

PaddleDetection 快速上手

本项目提供YOLOv3、FasterRCNN、FCOS这几个算法的配置文件。您可以选择其中一个配置开始训练，快速体验PaddleDetecito
图像算法AI·2022-11-24 22:47

【深度学习】Mask DINO四部曲—DETR潘多拉魔盒的正确打开方式

MaskR-CNN属于先通过密集预测得到稀疏的采样，然后进行稀疏预测的检测框架；RetinaNet(FCOS、CenterNet)等都属于直接密集预测得到结果的检测框架。
风度78·2022-11-23 23:39

FP-DETR：通过完全预训练提升transformer目标检测器

尽管基于CNN的目标检测算法（如FasterRCNN[1]，YOLO[2]，FCOS[3]）取得了长足进展，它们依赖大量的手工设计，如基于规则的标签匹配
计算机视觉研究院·2022-11-23 23:39

FCOS要点解析

写在前面FCOS是FullyConvlutionalOne-Stage的缩写。最初版论文在2019年提出，2020年做了修改。
汪老板的员工1228·2022-11-23 00:48

pytorch转onnx（支持动态batchsize、shape

以fcos模型为例，需要输出fpn的5个featuremap，需要支持多个尺寸输出、不同batchsize1、转onnx模型importargparseimportos.pathasospimportwarningsimportnumpyasnpimportonnximportonnxruntimeasrtimporttorchfrommmcvimportDictActionfrommmdet.c
jstzwjr·2022-11-22 22:08

目标检测: 一文读懂 FCOS (CVPR 2019)

FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf代码链接：https://github.com/tianzhi0549/FCOS
大林兄·2022-11-22 10:47

《目标检测算法--FCOS实验报告更新》

FCOS算法实验报告FCOS算法原理1、FCOS算法的思想是预测输入图像中每个点所属的目标类别和目标框。网络结构下图所示，从结构中可以看出，FCOS算法的网络结构采用3层预测输出。
菜鸟的进化历程·2022-11-22 10:42

FCOS(pytorch)检测算法安装+训练自己的数据集(ubuntu16.04)

FCOS安装和训练FCOS离线安装训练模型模型推理测试补充FCOSFCOS：FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection是2019年I的一种无锚的目标检测算法。
Muzythoof·2022-11-22 10:32

3D目标检测算法调研&FCOS/FCOS3D/FCOS3D++算法介绍

一、综述3D检测背景二维目标检测算法能识别物体的类别、平面坐标以及边长，是计算机视觉中的一个基本问题。但是对于自动驾驶来说，二维信息还不足以让汽车充分感知三维立体的真实世界，当一辆智能汽车需要在道路上平稳、安全地行驶时，它必须能感知到周围物体精确的3D信息，才能做出安全的决策。因此，3D检测在智能驾驶领域中变得越来越重要。智能驾驶的发展能促进3D检测的研究，3D检测又能推动智能驾驶技术的进步。相比
主音贝斯手·2022-11-22 10:28

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

FCOS模型在使用mindspore实现时，梯度集中在0的情况

问题描述：ms版本的fcos模型在训练时不知道为什么，conv.weight的梯度训练几轮后会集中在0附近，与pytorch版的在训练初始化的时候是一样的解答：有可能出现了局部最优解，使得梯度接近于0，
昇思MindSpore·2022-11-22 06:55

[纯理论] FCOS

FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection作者:ZhiTian,ChunhuaShen,HaoChen,TongHe论文地址：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionFCOS
Le0v1n·2022-11-22 05:56

【FCOS】FCOS理论知识讲解

文章目录1FCOS是什么1.1核心思想1.2Anchor-Based缺点1.3FCOS优点2FCOS网络总解2.1初始版本网络结构2.2分支改进后网络结构2.3损失函数3正样本、负样本、模糊样本的定义4
寻找永不遗憾·2022-11-22 05:56

FCOS_ Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文笔记

background任务：改变目标检测中边框的提供方法，降低计算量关键词：FeaturePyramid，Center-ness，Multi-levelPredictionwithFPNforFCOSIntroduction以fasterrcnn为例，基于anchorboxes产生预测框，然后做回归任务，但为了增大iou，选择了生成大量的预测框，其中大部分是无效的，过多的无效边框只会增大算力的负担，
五十岁的少女·2022-11-22 05:21

【深度学习】【mmdetection】FCOS代码阅读一

【mmdetection】FCOS运行准备工作修改config模型训练模型建立运行准备工作此时mmdetection的版本为v1.1.0，根据INSTALL先创建虚拟环境并且下载相关依赖，数据为coco2017
Hanawh·2022-11-22 05:18

FCOS (ICCV2019)

总结:1.相当于换了一种形式的anchor,多层预测,每层预测指定的尺寸,然后使用si(也没有讲这个是怎么来的)来平衡尺寸基数.2.主要困难点在于目标之间overlap的处理和尺寸不变形问题,可以说两者都是通过FPN处理的,前者假设多数overlap的目标都是尺寸差距较大的,后者通过每层限定回归范围以及设置si来平衡.3.ICCV2019的,整篇读下来很顺畅,看有人要拿来做一阶段实例分割,有点意思
TWSF·2022-11-22 05:16

FCOS目标检测 paper笔记

FCOS：FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection是一个anchorfree的detector,paper链接github链接anchorbased检测方法（
蓝羽飞鸟·2022-11-22 05:12

PaddlePaddle Gpu版本安装、cocoapi安装采坑、PaddleDetection快速上手

本项目提供YOLOv3、FasterRCNN、FCOS这几个算法的配置文件。您可以选择其中一个配置开始训练，快速体验PaddleDetecito
livingbody·2022-11-21 23:08

关于THC/THC.h: No such file or directory解决办法

最近在跑FCOS代码时，在最后一步总是出现fatalerror:THC/THC.h:Nosuchfileordirectory百度，谷歌全找了一遍，最后发现时pytorch在最新的版（1.11）本中将THC
无名°·2022-11-21 00:36

目标检测模型、卷积网络的感受野与分形特征

概述最近几年深度学习的快速发展对目标检测（ObjectDetection）领域也产生了巨大的影响，各种SOTA（StateofArt）的模型也层出不穷，包括但不限于Faster-RCNN，YOLO，SSD，FCOS
_pinnacle_·2022-11-20 07:30

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

目标检测论文阶段性总结——Anchor-Free Detectors

.主干网络——HourglassNetwork2.DetectingCorner-Pairs1)Heatmaps2）Offests3)Embeddingvectors3.CornerPooling缺点FCOS1
wutongxdf·2022-11-19 20:28

ECCV 2022 | 旷视提出半监督目标检测模型Dense Teacher，取得SOTA性能

这篇论文提出了一个新的半监督目标检测模型DenseTeacher，推翻了当前流行的用thresholding生成hardpseudolabel的范式，Teacher模型仅提供densepseudolabel，能够有效地提升单阶段目标检测器FCOS
PaperWeekly·2022-11-19 20:12

mmdetection源码分析，以FCOS训练流程为例

目录简介FCOS简介训练train.py训练流程build_modelFCOS配置文件builder.pyregistry.pyFCOS类SingleStageDetector继承关系Registrybuild_dataset
yanghaoplus·2022-11-13 14:10

目标检测FCOS的初步理解

FCOSFCOS是一阶段anchorfree目标检测算法，其主要的卖点为无锚。通过回归特征图上每个位置距离目标框的上下左右距离来实现目标检测。如果一个位置落在了多个目标框内，文中的方法是通过多尺度+回归幅度限制的方法来缓解这个问题。为了解决目标框数量过多的问题，文中提出了center-ness的方法，为每个位置学习一个center-ness分数，最后乘以预测类别分数作为非极大抑制的输入参数来解决这
指间砂8090·2022-11-09 12:10

目标检测FCOS网论文阅读、损失函数解读

文章：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection项目源码：https://github.com/tianzhi0549/FCOS目录1基于全卷积的单阶段检测损失函数
不瘦8斤的妥球球饼·2022-11-09 12:39

【MMDetection3D】基于单目（Monocular）的3D目标检测入门实战

KITTInuScenes-Mini配置文件多卡训练测试及可视化参考资料前言本文简要介绍单目（仅一个摄像头）3D目标检测算法，并使用MMDetection3D算法库，对KITTI（SMOKE算法）、nuScenes-Mini（FCOS3D
嗜睡的篠龙·2022-11-09 12:39

(论文阅读)目标检测之FCOS

FCOS一、FCOS简介1.1、论文基本信息1.2、内容概要二、详细解读2.1、摘要2.2、问题提出2.3、改进方法2.4、网络结构2.5、优点2.6、论文结果一、FCOS简介paper地址:http:
血狼傲骨·2022-11-09 12:09

模型部署 | FCOS目标检测论文详解

一、模型介绍FCOS于2019年8月由沈春华组发表，提出了一种基于像素级预测一阶全卷积目标检测(FCOS)来解决目标检测问题，类似于语音分割。
极链AI云·2022-11-09 12:37

FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

FullyConvolutionalOne-StageMonocular3DObjectDetectionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/2104.10956.pdfTL;DR基于Fcos
kebijuelun·2022-11-09 12:36

【单目3D目标检测】FCOS3D + PGD论文解析与代码复现

文章目录前言FCOS3D概述主要创新点主要框架结构回归目标损失函数推理过程2D引导的多层3D预测2D高斯分布的3D中心度实验设置源码复现PGD概述主要创新点深度估计主要框架结构概率表示的不确定性建模DP
嗜睡的篠龙·2022-11-09 12:36

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

补充内容:论文研读（三）：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection补充第一页论文题目：FCOS：全卷积网络的单阶段目标检测算法第二页Motivations
@彼岸花·2022-11-08 21:18

BEVDet:High-Performance Multi-Camera3D Object Detection in Bird-Eye-View

动机：在多摄像机三维目标检测中，基于图像视图的FCOS3D[49]、PGD[50]等方法性能领先，而基于BEV的PON[39]、lift-splat-shoot[33]、VPN[31]等方法在BEV语义分割中占据主导地位
財鸟·2022-11-08 14:56

【目标检测】32、让你一文看懂且看全 NMS 及其变体

1.3代码1.4不足二、SoftNMS2.1背景2.2方法2.3效果2.4代码2.5不足三、SofterNMS3.1背景3.2方法四、IoU-Net：IoU-GuidedNMS4.1背景4.2方法五、FCOS
呆呆的猫·2022-11-07 17:25

FCOS 论文笔记

文章目录创新点基于FCN的检测器网络输出LossInference多等级FPN预测center-nessbranch逐像素地去进行回归和分类，类似语义分割的思路，避免了预设锚点框的超参的设置，以及生成锚点框的运算。code创新点基于FCN的检测器DenseBox，YOLO1,等直接预测四个坐标的偏差和种类在每级特征图的每个空间位置上，为了解决不同尺度的bbox检测问题，DenseBox是crop并
yuyijie_1995·2022-10-24 07:20
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