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anchor-free目标检测

Anchor-free目标检测简介沿着two-step到one-step，anchor-based到anchor-free的发展路线，如今，目标检测（ObjectDetection，OD）已经进入anchor-free

周先森爱吃素·2020-09-12 08:43

PIoU Loss：倾斜目标检测专用损失函数，公开超难倾斜目标数据集Retail50K | ECCV 2020 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。

晓飞的算法工程笔记·2020-09-09 17:00

论文笔记之ATSS

1.摘要作者发现，采用相同的正负例选择策略时，无论是基于box（anchor-based）的检测器（本文以RetinaNet为例）还是基于关键点的（anchor-free）检测器（以FCOS为例），性能几乎一样

To_1_oT·2020-08-26 12:01

2020CVPR | ATSS——最新技术的目标检测（文末源码下载）

简要详细解释了anchor-free与anchor-based的本质区别，此外，使用ATSS去尝试解决

计算机视觉研究院·2020-08-26 12:01

目标检测之ATSS算法anchor-free和anchor-based的差异

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除参考BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection-CVPR2020概要anchor-free算法：CornerNet-2018，FCOS-2019，CenterNet-2019ATSS（AdaptiveTrainingSampl

专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-08-26 12:15

目标检测 | ATSS：自适应选择正负样本，消除Anchor-based和Anchor-free算法之间的性能差异...

https://arxiv.org/pdf/1912.02424.pdf代码地址：https://github.com/sfzhang15/ATSS这篇文章被CVPR2020收录，是一个很不错的工作，从Anchor-based

AI算法修炼营·2020-08-26 11:49

非极大值抑制的两种方式Hard NMS和Soft-NMS

非极大值抑制算法NMS非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是目标检测任务中一个重要的后处理步骤，只要是Anchor-based的检测方法，都需要经过NMS进行后处理。

mhxin·2020-08-22 14:17

anchor的简单理解

anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等。

Hinton-wu·2020-08-21 15:43

论文：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 阅读笔记

FullyConvolutionalOne-StageObjectDetectionhttps://arxiv.org/abs/1904.01355code:https://tinyurl.com/FCOSv1二、论文笔记1、背景（1）、anchor-based

code-life·2020-08-19 02:12

基于anchor-free的目标检测算法CenterNet研究

算法核心还是基于CenterTrack网络，而CenterTrack又是基于anchor-free式的CenterNet网络，CenterNet是继YOLO目标检测算法以来新创的目标检测派系，yolo系列都是anchor-based

山水之间2018·2020-08-17 11:31

Anchor-based 与 Anchor-free 优缺点

Anchor-based机制的优缺点1.优点：（1）使用anchor机制产生密集的anchorbox，使得网络可直接在此基础上进行目标分类及边界框坐标回归；（2）密集的anchorbox可有效提高网络目标召回能力

ytusdc·2020-08-16 04:49

目标检测中anchor的优缺点

目标检测中自从RPN被提出来以后，anchor-based的方法便成了物体检测模型的主流。这种方法在特征图的每一个像素点预设几个不同尺度和纵横比的boundingbox，称之为anchor。

zhe_csdn·2020-08-14 00:02

3D点云目标检测 two-stage方法trefine方法综述

当然也可以再根据是否设置anchor分为anchor-based和anchor-free的工作。下图表示了目前的一些近两年的文章，包括了室内和室外的点云目标检测算法。

Little_sky_jty·2020-08-13 22:34

NMS和IOU代码解读（可以直接使用）

在anchor-based的检测任务中，训练时需要IOU，测试时需要NMS，而NMS内部就要有IOU。本文先分析IOU的原理，公式，以及代码实验，最后在讲解NMS的代码。

咆哮的阿杰·2020-08-10 19:57

IoU、GIoU、DIoU、CIoU损失函数的那点事儿

zhuanlan.zhihu.com/p/94799295仅作学术交流，如有侵权，请联系删文一、IOU(InterpoverUnion)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

视学算法·2020-08-04 09:24

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。

*pprp*·2020-08-03 12:07

object_detection_目标检测总结

Faster-RCNNFastR-CNN进阶版Faster-RCNN结构RPN_LOSSRPN_过程YOLOv1YOLOv2YOLOv3基础网络Anchor-freeAnchor的缺点分类CenterNet与Anchor-based

八倍体小黑麦·2020-08-03 03:25

带你捋一捋anchor-free的检测模型：FCOS

one-stage的模型目前可以分为两大类：anchor-based和anchor-free方法。

l7H9JA4·2020-07-30 15:33

【目标检测Anchor-Free】ECCV 2018 CornerNet

Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的，在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV2018的Corner

GiantPandaCV·2020-07-29 22:11

目标检测——Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via ATSS

question1:1.什么是anchor-based/anchor-free?

xubuhui·2020-07-12 17:50

[目标检测]--CVPR2020-ATSS：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection

论文详细解释了anchor-free与anchor-based的本质区别，此外，使用ATSS去尝试解决labelassignment的问题摘要：近年来，anchor-based检测器一直主导着目标检测。

chenzy_hust·2020-07-12 11:19

解读《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection》

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。论文：《BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection》链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424知乎解读（作者本

叫我西瓜超人·2020-07-12 05:39

目标检测论文: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample

BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelectionPDF:https://arxiv.org/pdf/1912.02424.pdfPyTorch:https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks1概述FCOS证明了a

mingo_敏·2020-07-11 22:31

anchor-free 和 anchor-based 区别

anchor-free和anchor-based区别几何这个问题首先需要回答为什么要有anchor。在深度学习时代，物体检测问题通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。

redfivehit·2020-07-05 10:27

SSD（Single Shot MultiBox Detector）中的框回归详解（真的详细！！！）

很多人都知道Anchor-based的目标检测网络按照阶段来分有两类，以RCNN为代表的的二阶段检测和SSD，Yolo为代表的一阶段网络。

咆哮的阿杰·2020-07-04 01:08

文字检测算法

前言pixel-anchor是云从科技前几天放出来的论文，文章提出了east和Textboxes++的合体模型，通过结合anchor-based和pixel-based的检测方法的特性，达到了SOTA。

qq314000558·2020-07-02 15:20

目标检测论文 Bridng the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via ATSS

BridngtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection发表于CVPR2020Thepaperishttps://arxiv.org/abs/1912.02424Thecodeisavailableathttps://github.com/sfzhang15/ATSS摘要：fir

yddcs·2020-06-28 22:48

ATSS 算法——揭秘anchor-free和anchor-based算法差异

论文：BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetectionviaAdaptiveTrainingSampleSelection论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424代码链接：https://github.com/sfzhang15/ATSS2018年发表的CornerNet重新掀起了目标检测领域基于an

AI之路·2020-06-27 09:25

2020CVPR解读之ATSS：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection

2020CVPR解读之ATSS：BridgingtheGapBetweenAnchor-basedandAnchor-freeDetection论文源码思考与学习1.论文详细解释了anchor-free与anchor-based

无人不智能，机器不学习·2020-06-24 21:42

mmdetection - anchor-based方法训练流程解析

训练流程图最终会创建一个runner，然后调用runner.run时，实际会根据workflow中是train还是val，调用runner.py下的train和val函数。batch_processordefbatch_processor(model,data,train_mode):#这里的train_mode实际没用到losses=model(**data)loss,log_vars=pars

tsq292978891·2020-06-21 08:10

论文笔记+源码 DETR:End-to-End Object Detection with Transformers

〇、本论文需要有的基础知识目标检测：了解传统目标检测的基本技术路线（如anchor-based、非最极大值抑制、one-stage、two-stage），大致了解近两年的SOTA方法（如Faster-RCNN

郭汪汪·2020-06-18 11:53

《anchor-based v.s. anchor-free》

1.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。A.anchor-based类算法代表是faster

cx_2016·2019-12-11 20:00

[论文理解] FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector

FoveaBox:BeyondAnchor-basedObjectDetectorIntro本文是一篇one-stageanchorfree的目标检测文章，大体检测思路为，网络分两路，一路预测k个channel的map，每个channel代表一个类别的概率，即输出为w×h×k，另一路预测位置，输出即为w×h×4。想法其实很容易想到，但是本文之所以work我认为很重要的一个trick是gtlabel

aoru45·2019-11-27 00:00

FCOS及其和Faster R-CNN的区别

RetinaNet，SSD，YOLOv3，FasterR-CNN等都是Anchor-based的检测器，即需要预定义的Anchorboxes来进行训练。

MSTK·2019-10-30 23:00

目标检测研究现状调研

近期在调研目标检测的研究现状，包括two-stage和one-stage，以及anchor-based和anchor-free。把用到的一些链接记录一下，方便查阅。

IBelieve_bin·2019-08-20 15:05

物体检测的轮回: anchor-based 与 anchor-free

anchor-free和anchor-based区别几何这个问题首先需要回答为什么要有anchor。在深度学习时代，物体检测问题通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。

北漂奋斗者·2019-07-20 10:24

讲讲我现在认识的anchor机制

一：出现目标检测中anchor的使用兴起于FasterRCNN中，这拥有anchor-based方法在目标检测时代中的里程碑一般的重要意义。

OliverkingLi·2019-07-16 23:04

FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector 解读（一）

FoveaBox:一种准确的灵活的完全无锚的物体检测框架。FoveaBox直接学习对象存在的概率和相一致的边界框的坐标不在使用锚点的参照。实现方式主要有两种：（1）为目标存在的可能性预测类别敏感语义图；（2）为每一个可能包含目标的位置生成未知类别的边界框。优点：之前几乎所有先进的目标探测器都是利用预定义的锚去计算要搜索目标的可能位置、尺寸大小以及目标的纵横比，但是锚的设计也限定了探测器的性能和泛化

北漂奋斗者·2019-05-30 22:10

目标检测papers改进点汇总

博主一直在学习计算机视觉的目标检测方向，在CVPR2019发布接收的论文后，出现了好多anchor-free的目标检测算法，之前大多数都是anchor-based的检测算法，但是限于one-stage中基于

小熊猫3·2019-05-14 19:34

2019“智见AI” Spring Camp知识点简要汇总-目标检测方向

目标检测方向大佬们都提到的当前检测遇到的问题当前网络对检测不太友好，预训练一般在ImageNet等用来分类的数据库上正负样本的失衡learningeverything（anchor，NMS)anchor-based

Evabook·2019-05-08 18:32

FCOS:Fully Convolution One-Stage Object Detection

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

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

diligent_321·2019-04-07 17:38

文字检测算法之Pixel-Anchor, TextBoxes++与EAST的结合