FCOS

论文阅读四：结合mmdetection代码理解FCOS目标检测算法

FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection，全卷积一阶目标检测，但是与经典的one_stage检测器，例如ssd，yolo不一样的是，FCOS摆脱了anchor
女AI程序猿的进阶史·2020-07-06 06:52

目标检测FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文详解

论文链接https://arxiv.org/abs/1904.01355动机1.目标检测中的anchor机制有以下缺点：（1）检测性能容易受先验的anchorbox的大小、长宽比和数量的影响（2）在训练和检测过程中anchorbox都是固定的，当出现目标形状剧烈变化时，会难以适应这种变化从而影响检测效果（3）为了实现高召回率，需要在图片上提取大量anchorbox进行筛选，其中大部分的anchor
sinat_24674017·2020-07-05 12:47

Anchor Free的目标检测算法之CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FSAF、FCOS、FoveaBox

  Anchorboxes在现有的经典目标检测算法中属于一个基本组成部分，像YOLOv3这样的one-stagedetector中使用了anchorboxes之后，可以取得跟two-stagedetectors相当的精度，同时检测速度也达到实时的效果。从去年开始，anchorfree的方法大量涌现，虽然目前还不能保证完全优于anchorbased方法，但是为目标检测的发展提供了另一个方向。本篇博客
迷路的咸鱼·2020-07-05 06:11

《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》论文详解

《FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection》发表于ICCV2019代码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/
Michaelliu_dev·2020-07-04 22:46

python_numpy_方波的傅立叶分解

+fcos(nx)产生一个方波：使用周期函数sin产生方波，sinx>0,y=-1,sinx0:#调用sin，cos要使用np.sin，np.cosy.append(-1)else:y.append(1
Kedi·2020-07-04 13:40

ECCV 2020 DETR:《End-to-End Object Detection with Transformers》论文笔记

目录简介动机贡献方法实验简介本文出自FaceBookAI，方法很新颖，不同于已有的R-CNN一系列，也不同于Yolo一系列，也不同于FCOS、CenterNet等最新的AnchorFree模型。
NeverMoreH·2020-06-30 16:27

rock带你读CornerNet-lite系列源码（一）

CornerNet-lite系列模型分Cornernet，Cornernet-Saccade，Cornernet-Squeese三个网络，后2个网络是Cornernet的改进版本，虽然说现在Anchor-free系列的FCOS
Rock_Huang~·2020-06-28 21:23

【mmdetection】FCOS代码阅读二

【mmdetection】FCOS损失函数损失函数下面我们再来看看函数里面定义的损失函数。
Hanawh·2020-06-25 11:14

FCOS: 最新的one-stage逐像素目标检测算法

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf1.网络整体介绍本文提出了一种全卷积one-stage目标检测算法（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割
yuanCruise·2020-06-24 22:09

不需要锚框：一种全卷积 One-Stage 目标检测算法(FCOS)

本文来源于ICCV'19上发表的一种新的目标检测技术FCOS：全卷积One-Stage目标检测算法。该算法提出了一种非常直观和简单的方法来解决目标检测问题,本篇文章是对该算法的总结。
deephub·2020-06-24 12:18

python -m是拿来干啥用的？

实验环境例子改进例子拓展(expansion)TODO参考(references)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。
laizi_laizi·2020-06-24 02:56

此花亭奇谭 动漫 人物 目标识别 数据集 v0.1.1

2019/6/3更新这是之前写了个fcos式单端目标检测网络，使用此数据集进行训练定位效果看着还不错，github仓库可以看到演示视频https://blog.csdn.net/ONE_SIX_MIX/
ONE_SIX_MIX·2020-06-22 02:07

FCOS : 找到诀窍了，anchor-free的one-stage目标检测算法也可以很准 | ICCV 2019

论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，
VincentLee·2020-04-10 02:05

FCOS : 找到诀窍了，anchor-free的one-stage目标检测算法也可以很准 | ICCV 2019

论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，
晓飞的算法工程笔记·2020-04-08 20:00

FCOS

  本文探讨了目标检测中一直存在的一个问题，网络的结构和分类、分割有很大的不同，整个流程太复杂，主要原因是anchor的使用，我们知道，从RCNN开始使用selective生成密集box，到fasterrcnn使用RPN模块来生成密集anchor，这种方法在目标检测中取得了很大的成功。但是这种方式背离了全卷积这种优雅的结构方式，因此作者这里提出了一种不依赖anchor的方法。一、Introduct
haoshengup·2020-03-16 16:51

结合源码分析FCOS（一）网络模型

每次看完一篇论文以为自己稍微懂了点，结果去看源码时，发现自己对其的理解远远不够，然后去搜索相关论文解读，大都将论文中的内容翻译一遍，所以本篇将结合源码与论文更加深刻的理解FCOS的网络模型及其损失函数的定义
海盗船长_coco·2020-02-14 11:47

2019-05-31

FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection本文首发来自于奇点AI社区,最新论文速递模块:http://talk.strangeai.pro/compose
LucasJin·2020-02-10 12:46

目标检测综述

RCNNSPPNetFastRCNNFasterRCNNFPN单阶段目标检测器YOLOSSDRetinaNet目标检测最新进展更好的特征提取网络定位损失函数的改进基于无锚框的网络设计FSAF用于尺度选择FCOs
lzrrrrr·2019-12-12 11:45

FCOS及其和Faster R-CNN的区别

FCOS是一种Anchor-free和Proposal-free的检测器，即不需要预定义Anchorboxes来进行训练，从而节省了对计算资源的占用。
MSTK·2019-10-30 23:00

论文：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MDUyMDIxNA==&mid=2247488321&idx=2&sn=2f94d4db12c6581c00f05dff5db63d98&scene=21#wechat_redirect转载自大佬文章，有一点没看懂，还需要慢慢消化！论文地址|https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf
_123杨子江·2019-10-22 17:25

目标检测Anchor-free FCOS网络训练自己数据集（VOC格式）

FCOS训练自己数据集FCOS测试:YOLOV3测试:一、环境配置：2种方案,源码更清晰一点，mm框架的训练方便。
Rock_Huang~·2019-10-21 17:06

FCOS算法详解

论文名称:FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection作者：ZhiTian&ChunhuaShen等论文链接：https://arxiv.org/abs
春枫琰玉·2019-07-10 10:42

FCOS算法详解

论文名称:FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection作者：ZhiTian&ChunhuaShen等论文链接：https://arxiv.org/abs
春枫琰玉·2019-07-10 10:42

【论文学习】目标检测 —— FCOS：CVPR 2019关于one-stage和anchor-free最新实用算法

Paper：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection，CVPR2019URL:https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdfCodeisavailableat
Lingyun_wu·2019-06-29 18:10

【论文学习】目标检测 —— FCOS：CVPR 2019关于one-stage和anchor-free最新实用算法

Paper：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection，CVPR2019URL:https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdfCodeisavailableat
Lingyun_wu·2019-06-29 18:10

论文笔记(FCOS)-2019-FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection

FCOS：FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionZhiTianChunhuaShen∗HaoChenTongHeTheUniversityofAdelaide
clover_my·2019-06-21 11:41

PyTorch开源物体检测工具包

(https://github.com/open-mmlab/mmdetection)目前已经支持单阶段检测器如SSD/RetinaNet/FCOS/FSAF，两阶段检测器如FasterR-CNN/MaskR-CNN
ShellCollector·2019-06-19 23:44

Anchor Free检测算法之FCOS

一.提出背景2019是AnchorFree大行其道的一年，从CornerNet到ExtremeNet，从FSAF到FCOS，层出不穷。
linolzhang·2019-06-16 22:11

FCOS:Fully Convolution One-Stage Object Detection

2019年anchor-free的论文code文章目录概述细节ResultConclusion概述要解决的问题One-stageanchor-freeobjectdetection采用的方法center到top,left,right,bottom边距的回归由于采用了上述方法，出现了一些低质量的预测框，使用了“center-ness”方法来处理结果如何比肩anchor-based一类的方法one-s
One__Coder·2019-05-06 15:18

论文解读-FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection

文章目录1动机2算法思想2.1网络结构2.2center-ness输出分支2.3优化目标3实验结果3.1centerness的影响3.2和已有方法的对比4总结5参考资料1动机目标检测算法可以分为两大类别，anchor-based和anchor-free算法，前者是主流的做法，比如yolo-v3、ssd、fasterrcnn等，它存在如下缺点，（1）引入很多需要优化的超参数，比如anchornumb
diligent_321·2019-04-07 17:38
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