anchor-based

论文笔记（四）：6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints

6-PACK:Category-level6DPoseTrackerwithAnchor-BasedKeypoints文章概括1.摘要2.介绍3.相关工作4.问题定义5.模型5.1基于锚的注意机制5.2无监督的3D关键点生成6.结论文章概括作者：ChenWang，RobertoMart´ın-Mart´ın，DanfeiXu，JunLv，CewuLu，LiFei-Fei，SilvioSavares

墨绿色的摆渡人·2024-01-17 07:08

【目标检测】Anchor-based模型：基于K-means算法获取自制数据集的Anchor(yolo源码)

在Anchor-based目标检测模型中，根据数据集选择合适的Anchor有利于加快模型的收敛速度以及减少模型的边框预测误差。

初初初夏_·2024-01-13 15:07

目标检测-One Stage-CenterNet

文章目录前言一、CenterNet的网络结构和流程二、CenterNet的创新点总结前言前文提到的YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5都是基于Anchor的算法（anchor-based），这类算法有如下缺点

学海一叶·2024-01-09 08:03

目标检测 IoU、GIoU、DIoU、CIoU、EIoU

在训练阶段IoU可以作为anchor-based方法中，划分正负样本的依据；同时也可用作损失函数；在推理阶段，NMS中会用到IoU。

scott198512·2024-01-05 05:05

目标检测-Owo Stage-YOLOv2

（边框回归不加限制）YOLOv2提出了一些改进策略，如anchor-based等提示：以下是本篇文章正文内容，下面内容可供参考一、YOLOv2的网络结构和流程将影像输入卷积网络（D

学海一叶·2024-01-02 10:45

字节跳动面经题

Anchor-free"是一个指向一类目标检测方法的术语，与传统的"anchor-based"方法相对应。在传统的目标检测中，通常会使用一系列预定义的锚框（anchors）作为模型的基础。

普通研究者·2023-12-15 08:28

6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints学习笔记

摘要提出了一种基于RGB-D数据的类别级6D物体姿态跟踪的深度学习方法–6-PACK(6-Pack)。我们的方法实时跟踪已知对象类别(如碗、笔记本电脑和杯子)的新颖对象实例。6-pack学习通过几个3D关键点紧凑地表示对象，基于这些关键点，可以通过关键点匹配来估计对象实例的帧间运动。这些关键点是端到端学习的，无需人工监督，以便最有效地进行跟踪。RGB-D（深度图像）深度图像=普通的RGB三通道彩色

路&客·2023-11-12 09:07

目标检测(Object Detection): 你需要知道的一些概念

文章目录NMS非极大值抑制目的步骤mAP（MeanAveragePrecision）步骤FeaturePyramidNetwork特征金字塔结构一阶段检测器Single-StageDetectors"Anchor-based

???/cy·2023-11-02 10:23

CenterNet 数据加载解析

1.YOLOv3和CenterNet流程对比CenterNet和Anchor-Based的方法不同，以YOLOv3为例，大致梳理一下模型的框架和数据处理流程。

pprpp·2023-10-25 01:57

百度飞桨目标检测教程三：YOLO系列论文解析

百度飞桨目标检测教程三：YOLO系列论文解析Anchor-based单阶段目标检测算法YOLO系列论文解析涉及论文：YOLOv1YOLOv2YOLOv3PPYOLOYOLOv1ppt1性价比最高，不是精度最高的

phosphenesvision·2023-09-12 05:10

YOLO V5 和 YOLO V8 对比学习

3、anchor的简单理解完整网络结构YOLOv5和YOLOv8的Head部分YOLOv8的Head部分相比YOLOv5改动较大，换成了目前主流的解耦头结构，将分类和检测头分离，同时也从Anchor-Based

替这位空想家惊讶·2023-09-01 21:25

transformer学习

关注到旷视最近发表（2021.09.15）的一篇目标检测论文，把NLP领域常用的transformer应用到目标检测方向，与以前基于CNN的anchor-based和anchor-free网络不同，这是一种完全不同的模块结构

清梦枕星河~·2023-08-10 09:03

YOLOv5(v7.0)网络修改实践三：把单分支anchor-based、head改为yolov8的anchor-free、双分支解耦合head（yolox的DecoupleHead）

清梦枕星河~·2023-08-08 15:49

anchor-free、anchor-based整理

anchor-free、anchor-based整理）Anchoranchor-based优点缺点双阶段检测单阶段检测anchor-free优点缺点单尺度预测多尺度预测基于关键点估计总结参考博客参考博客

在三年之后·2023-08-04 11:34

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

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。

calvinpaean·2023-07-19 13:13

（二）anchor-base与anchor-free的区分

文章目录概念的区别区别1：定位方式区别2：锚点数量区别3：特征提取区别4：预测模式区别5：适用场景区别6：推理速度区别7：模型复杂度区别8：难度级别区别9：处理能力区别10：检测精度概念的区别区别1：定位方式 Anchor-based

风栖柳白杨·2023-06-22 22:23

RT-DETR论文解读与代码

研究者也分析了Anchor-based和Anchor-free的YOLO的性能，发现Anchor并不是影响实时监测的关键要素，而NMS后处理彩色。

樱花的浪漫·2023-06-16 02:28

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

知乎上看的文章的段落裁剪

anchor-free的方法能够在精度上媲美anchor-based的方法，最大的功劳我觉得应该归于FPN，其次归于FocalLoss。（内心OS：RetinaNet赛高）。

吃个小烧饼·2023-02-04 18:00

Pedestrian Detection: The Elephant In The Room论文阅读笔记

然后介绍这两年的方法，ALF,CSP,MGAN，其中ALF是基于SSD的anchor-based，MGAN是基于蒙版的可见区域

元水1314·2023-01-28 13:51

深度学习算法数据-网络-算法总结

等数据集2Backbone知识汇总该部分主要是针对常见CNN结构以及ViT结构进行汇总，同时也包含轻量化CNNBackbone以及轻量化Transformer模型等高性能模型；3目标检测该部分主要是对Anchor-based

中科哥哥·2023-01-19 15:38

IoU、GIoU、DIoU

IOU(IntersectionoverUnion)1.特性(优点)IoU就是我们所说的交并比，是目标检测中最常用的指标，在anchor-based的方法中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来评价输出框

redfivehit·2023-01-19 14:41

目标检测：CenterNet论文解读及代码详解

论文思想当前anchor-based目标检测方法可分one-stage、two-stage两种。one-stage模型利用anchor机制得到大量的框，之后直接加入回归、分类分支对框进行分类与微调。

有节操的正明君·2023-01-19 06:15

【目标检测】anchor基础知识整理

目标检测算法一般可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类，区别就在于有没有利用anchor提取候选目标框。下面我们来具体介绍。

Vine955·2023-01-17 13:11

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

早期目标检测研究以anchor-based为主，设定初始anchor，预测anchor的修正值，分为two-stage目标检测与one-stage目标检测，分别以FasterR-CNN和SSD作为代表

晓飞的算法工程笔记·2023-01-12 16:19

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

BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424代码地址：https://github.com/sfzhang15/ATSS.摘要1、Anchor-based

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与anchor-free的目标检测算法之间的差异是由什么引起的？1.论文主要阐述了对于正负样本的定义和选取对模型最终效果的影响。通过一系列的实验最终指出，anchorfree的FCOS与a

orangezs·2023-01-12 16:16

无锚框（anchor-free）目标检测算法介绍

不用Anchor的动机去除Anchor后如何表示检测框：Anchor-Based方法中通过Anchor和对应的编码信息来表示检测框。

Gallant Hu·2023-01-12 10:31

Anchor Free的目标检测

AnchorFree的目标检测anchorbased目标检测，比如：Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLOV2、YOLOV3.基于anchor-based的技术包括一个阶段和两个阶段的检测

落花逐流水·2023-01-12 10:58

目标检测小结

除了从backbone，neck，head，loss以及数据预处理上理解整个架构，还要从最核心的正负样本定义，匹配上理解，这块分两部分，一是anchor-based的，一是anchor-free方法。

Kun Li·2023-01-11 13:54

论文笔记：一阶段全卷积目标检测FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

anchor-based虽然anchor能带来很大的准确率提升，但也会带来一些缺点：（1）准确率对anchor的尺寸、

小睿羊今天好好学习了吗·2023-01-11 11:03

目标检测论文阅读：FCOS算法笔记

相比于anchor-based算法，FCOS和语义分割任务一样，逐像素预测，并对以此带来的问题分别提出解决方案。尤其

Convolution@·2023-01-11 11:01

实例分割算法之Mask R-CNN论文解读

前言Anchor-Based的目标检测算法我们已经讲了比较多了，另外Anchor-Free的目标检测我们也已经简单解读了一下DenseBox开了个头，而今天我们要来说说另外一个方向即实例分割。

just_sort·2023-01-10 15:02

AnchorFree系列算法详解

目录前言一、Anchor-Based方法回顾二、AnchorFree系列方法简介1.AnchorFree系列算法历史2.Anchorfree经典算法详解2.1.基于关键点的AnchorFree检测算法1

荪荪·2023-01-06 14:16

【2021 计算机视觉】CV算法岗面试问题及其答案总结（二）

【2021计算机视觉】CV算法岗面试问题及其答案总结（二）AnchorFree对比Anchor-Based的算法的主要优点？RoiAlign具体实现及其解决的问题？

BIT可达鸭·2023-01-05 09:27

论文阅读之 Anchor-Free Person Search

两阶段的行人检测器是Anchor-Based的，也就是说现有的行人搜索框架是Anchor-Based的，文章研究的是Ancho

star_function·2023-01-01 15:14

2021-09-09anchor based 和anchor free区别

anchor-based以fasterRCNN为代表，用CNN提取特征图后，对特征图上每个点设置了3种尺度和3种宽高比的9个anchor提取候选框，利用人为设计的先验锚框获取该区域的特征进行分类和回归，

AIchiNiurou·2022-12-30 08:47

漫谈Anchor-based和Anchor-Free

曾几何时，Anchor-based独霸目标检测这块CV疆域内的肥沃之地。如今，Anchor-Free以其灵活的走位在目标检测中有了一席之地，正以星星之火可以燎原之势扩大着自己的声势。

风儿吹不走的蒲公英·2022-12-30 08:16

【深度学习】——常见深度学习模型总结、anchor-free和anchor-based

目录1、fasterrcnn：2、SSD：3、YOLOv1:小结：拓展：anchor-based和anchor-freeanchor1、fasterrcnn：FasterRcnn算法原理讲解笔记（非常详细

有情怀的机械男·2022-12-30 08:15

anchor free 目标检测_目标检测中的anchor-based 和anchor free

目标检测中的anchor-based和anchorfree1.anchor-free和anchor-based区别深度学习目标检测通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。

长腿小姑娘·2022-12-30 08:15

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

anchor free和anchor based的区别

链接：https://www.zhihu.com/question/356551927/answer/9266596921.目标检测算法一般可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类

Mirinda_cjy·2022-12-30 08:10

anchor-based和anchor free

在目标检测中，常用的算法有R-CNN系列、YOLO系列、ssd、CenterNet、RetinaNet、CornerNet等，这些算法按照anchor可以分为两类：anchor-based和anchorfreeanchor-based

daige123·2022-12-30 08:10

YOLO目标检测之IOU计算及其衍变体

IOU(IntersectionoverUnion)IoU就是我们所说的交并比，是目标检测中最常用的指标，在anchor-based的方法中，他的作用不仅用来确定正样本和负样本，还可以用来评价输出框（pred

彭祥.·2022-12-26 14:10

论文阅读：Objects as Points（也叫CenterNet）

文章目录1、论文总述2、centerpoint与Anchor-based的不同3、Hourglass-104resnet和DLA-34的网络结构4、中心点正负样本的标定以及改进的focalloss5、宽高和总体的损失函数

贾小树·2022-12-24 11:52

[2019CVPR]Distilling Object Detectors with Fine-grained Feature Imitation 论文笔记

标题Method1.anchor选择2.特征蒸馏实验总结一句话总结：针对anchor-based检测器进行特征蒸馏，并且只蒸馏GT和anchor之间IOU高的地方的特征，具体含义见论文可视化图。

机器就不学习·2022-12-24 11:28

目标检测（Object Detection）学习笔记（二）Anchor-Based经典检测模型（Faster R-CNN、YOLO、SSD）

本文是我的目标检测笔记的第二部分：Anchor-Based经典检测模型分析，包括对以下经典的目标检测模型的个人总结和理解：FasterR-CNNYOLO系列SSD总述下图显示了不同算法的基本框架图，对于

三十八元·2022-12-23 13:26

hrsc2016数据集_PIoU Loss：倾斜检测专用，公开数据集Retail50K | ECCV20 Spotlight

论文提出从IoU指标延伸来的PIoU损失函数，能够有效地提高倾斜目标检测场景下的旋转角度预测和IoU效果，对anchor-based方法和anchor-free方法均适用。

csp1223·2022-12-20 14:59

【目标检测】FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

anchor-based方法，存在下列问题：（1）训练过程中，需要计算每个anchor和GT的IoU，非常浪费计算资源（2）需要面向任务设计anchor，anchor的sizes，aspectratios

zzl_1998·2022-12-18 14:10

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