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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。...为什么 anchor-free 能卷土重来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 Focal Loss。...anchor-free 和 single anchor上面提到的 anchor-free 和每个位置有一个正方形 anchor 在形式上可以是等价的,也就是利用 FCN 的结构对 feature map...在 anchor-based 的方法中,虽然每个位置可能只有一个 anchor,但预测的对象是基于这个 anchor 来匹配的,而在 anchor-free 的方法中,通常是基于这个点来匹配的。... Anchor。?

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    Anchor Free的孪生目标跟踪

    来回归框,这类方法虽然很高效,但是anchor的设定不但会引入模糊的相似性得分,而且anchor的设置需要有大量的数据分布先验信息,与通用跟踪的目的不符合。...本文主要记录用Anchor Free的思想来解决上述目标跟踪状态估计中存在的问题。目前比较主流的都是基于FCOS和CenterNet两种无锚框方式展开的。...多尺度金字塔的方式忽略了状态估计所以精确性很低; G2:non-ambiguous scoring:分类得分应该直接表示为目标在视野中存在的置信度分数,而不是像预定义的anchor那样匹配anchor和目标...anchor-base方法对于弱预测的修正能力较差,因为训练时只考虑了IOU大于阈值的anchor的回归,对于跟踪过程中如果出现overlap很小的anchor很难去refine。...Accurate Anchor Free Tracking 这篇就是比较典型的CenterNet模式了,预测中心点,中心偏移以及宽高。

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    目标检测:Anchor-Free时代

    自从2018年8月CornerNet开始,Anchor-Free的目标检测模型层出不穷,最近达到了井喷的状态,宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。...其实Anchor-Free并不是一个新概念了,大火的YOLO算是目标检测领域最早的Anchor-Free模型,而最近的Anchor-Free模型如FASF、FCOS、FoveaBox都能看到DenseBox...一个anchor-free的分支在每个特征金字塔层构建,独立于anchor-based的分支。和anchor-based分支相似,anchor-free分支由分类子网络和回归子网络。...推理阶段,FSAF模块和anchor-based分支独立或者联合运行。 Feature Selective Anchor-Free Module ?...基于anchor的检测器,根据不同尺寸安排anchor到不同的特征层,而FCOS直接限制边界框回归的范围(即每个feature map负责一定尺度的回归框)。 Center-ness ?

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    Faster RCNN:RPN,anchor,sliding windows

    anchor。...的下标,pi表示anchor i预测为物体的概率;当anchor为正样本时,p∗i=1,当anchor为负样本时p∗i=0,由此可以看出回归损失项仅在anchor为正样本情况下才被激活; ti表示正样本...anchor到预测区域的4个平移缩放参数【以anchor为基准的变换】;t∗i表示正样本anchor到Ground Truth的4个平移缩放参数【以anchor为基准的变换】; 分类损失函数Lcls...这里以anchor窗口为基准,计算Ground Truth对其的平移缩放变化参数,以及预测窗口【可能第一次迭代就是anchor】对其的平移缩放参数,因为是以anchor窗口为基准,所以只要使这两组参数越接近...anchor在这个尺度上设定,这个参数和anchor的相对大小决定了想要检测的目标范围;  网络输入尺度:输入特征检测网络的大小,在训练时设置,源码中为224×224。

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    Anchor Free的目标检测方法--FCOS

    FCOS 不需要 anchor box,同时也不需要 proposals,由于消除了对预定义 anchor 的依赖,因此避免了与 anchor box相关的复杂计算,同时还避免了与 anchor相关的所有超参数...和YOLOv2,v3等都依赖于一组预定义的 anchor box,尽管 anchor box使检测器取得了巨大成功,但anchor-based detectors 存在的一些缺点: 1、如 Faster...3、通过消除anchor box,新检测器完全避免了anchor box相关的复杂的IOU计算以及训练过程中anchor 与GT之间的匹配,使得训练和测试速度更快,同时训练内存占用更少。...考虑到更简单的anchor free 检测器有更好的性能,鼓励重新考虑anchor Box在目标检测中的必要性,虽然目前anchor Box这被认为是检测任务的事实标准。...对于特征图上的每个位置,将其映射回原始图片上的坐标,差不多刚好位于位置的感受野中心附近,与基于anchor的检测器将输入图片上的位置视为anchor box中心点并对这些 anchor box 的目标边界框进行回归不同

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    Anchor Free目标检测----CenterNet详解

    SIGAI特约作者 Johnny 研究方向:计算机视觉 最近anchor free的目标检测方法很多,尤其是centernet,在我心中是真正的anchor free + nms free方法,...区别主要来自两个方面: 1)CenterNet没有anchor这个概念,只负责预测物体的中心点,所以也没有所谓的box overlap大于多少多少的算positive anchor,小于多少算negative...anchor这一说,也不需要区分这个anchor是物体还是背景 - 因为每个目标只对应一个中心点,这个中心点是通过heatmap中预测出来的,所以不需要NMS再进行来筛选。...总体来说,CenterNet结构十分简单,直接检测目标的中心点和大小,是真正意义上的anchor-free。...看一下官方的这张图可能有助于理解:传统的基于anchor的检测方法,通常选择与标记框IoU大于0.7的作为positive,相反,IoU小于0.3的则标记为negative,如下图a。

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    【目标检测Anchor-Free】ECCV 2018 CornerNet

    前言 继续来探索Anchor-Free目标检测算法,前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源:CVPR 2015 DenseBox ,其实同期另外一个有名的目标检测算法...YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。...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。...介绍 Anchor-Based的目标检测算法相信看了公众号目标检测栏目的话已经了解了很多算法了,这些算法都是基于成千上万个Anchor框来进行预测,无论是one-satge还是two-stage的Anchor-Based...但是Anchor-Based目标检测算法有两个缺点,其一是Anchor boxes的数量需要非常大,如在DSSD算法中超过了40000,在RetinaNet中超过了100000,当然最后只有一小部分anchor

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    【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet

    前言 前面介绍了CornerNet和ExtremeNet,今天要介绍的是CVPR 2019一篇大名鼎鼎的Anchor-Free目标检测论文《CenterNet: Keypoint Triplets for...如Figure1的上面两张图所示,前100个预测框中存在大量长宽不协调的误检,这是因为CornerNet无法感知物体内部的信息,这一个问题可以借助互补信息来解决如在Anchor-Based目标检测算法中设定一个长宽比...在这里插入图片描述 结论 这篇论文在CornerNet的基础上增加了一个中心点来消除误检框,基本想法来源于:“网络具备感知物体内部信息的能力”,并且论文提出的这一思想也可以用于其他的Anchor-Based...或者Anchor-Free的目标检测算法中带来效果提升。

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    anchor-free对象检测网络CornerNet详解

    这两类对象检测网络,都是是通过生成或者定义各种比例的anchor来为实现对象检测服务。...关键点对的对象检测网络-CornerNet CornerNet网络的特点: 1.CornerNet是一个真正意义上的anchor-free的网络,它把anchor box简单表示为左上角与右下角一个关键点对...的每个通道都是一个二值mask,预测每个对象关键点对位置信息,而且每个角点都跟其它的角点做一个距离预测作为embeddings vector,然后相似的嵌入或者属于同一个box的它们之间的距离是小的,这样就会生成anchor...训练预测两个嵌入的相似性即可得到最终的anchor-box。为了得到更好的检测框,网络也预测anchor-box的offset,这样可以生成调整后的最终检测框。

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