ATSS通过根据候选Anchor和GT目标之间的IoU分布，计算均值和标准差来计算自适应阈值。PAA将候选Anchor拟入高斯混合模型中，并对其进行概率分离。...3本文方法 3.1 致敬ATSS ATSS策略经常把正负样本通过计算统计参数(如平均值和标准偏差)选定候选Anchors。...3.2 Dynamic ATSS 本文提出了一种简单有效的动态标签分配策略，将预测引入到标签分配的Anchor中。在早期训练阶段，由于随机初始化，预测是不准确的。...使用ATSS作为基础网络，它有一个CNN Backbone，一个FPN Neck，和一个共享的Head，它分别有2个分支分别用于分类和回归。...只是将CIoUs引入ATSS，标记的目标仍然是Hard Targets。在接下来的实验中，将证明Soft Targets(QFL或VFL)可以进一步提高性能。
图片 4.2 ATSS 算法流程如下： 图片 论文提出ATSS方法，该方法根据目标的相关统计特征自动进行正负样本的选择，具体逻辑如算法1所示。...总体而言，参数k是相对鲁棒的，所以ATSS几乎是hyperparameter-free的。...图片 将ATSS应用到RetinaNet和FCOS上测试效果： 将RetinaNet中的正负样本替换为ATSS，AP提升了2.9%，这样的性能提升几乎是没有任何额外消耗的 在FCOS上的应用主要用两种：...改为长宽为8S的anchor box来根据ATSS选择正负样本，但仍然使用原始的回归方法，提升了1.4%AP。...参考文献 ATSS : 目标检测的自适应正负anchor选择，很扎实的trick | CVPR 2020 - 知乎 (zhihu.com)
为此，论文基于ATSS网络，结合预测结果IoU和anchor IoU区分正负样本。...整体网络结果如图1所示，以ATSS作为基础网络，将预测结果的IoU和预设anchor的IoU组合成Combined IoU。...如果对ATSS感兴趣，可以去看看ATSS : 目标检测的自适应正负anchor选择，很扎实的trick | CVPR 2020why utilizing predictions is so important...在COCO上进行完整网络的对比，Dynamic ATSS为ATSS+CIoUs+QFL+IOU branch。
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label assignment的问题； ATSS是目标检测中可以学习借鉴的点，解决正负样本的选取问题...、Centernet； 2） Center-based：FCOS、Foveabox； ATSS需要借助于铺设1个anchor来选取正样本，但无论这1个anchor铺什么比例，或铺多大尺寸，ATSS提升都挺稳定...，主要是因为ATSS会根据目前所铺设的anchor，自适应地根据统计信息来选取合适的正负训练样本； 关于label assign的上限问题。...关注label assign的除了FreeAnchor、PISA、ATSS之外，还有一篇与ATSS几乎同时放出来的MAL，它的ResNet-50的结果也是39.2。...受此启发，提出了一种新的自适应训练样本选择（ATSS）方法，根据目标特征自动选择正负样本。它弥补了基于锚和无锚探测器之间的差距。
论文指出one-stage anchor-based和center-based anchor-free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(Adaptive Training... 论文的主要贡献如下： 指出anchor-free和anchor-based方法的根本差异主要来源于正负样本的选择 提出ATSS( Adaptive Training Sample Selection...仅有一个超参数$k$，后面的使用会表明ATSS的性能对$k$不敏感，所以ATSS几乎是hyperparameter-free的 Verification [1240] 将ATSS应用到RetinaNet...和FCOS上测试效果： 将RetinaNet中的正负样本替换为ATSS，AP提升了2.9%，这样的性能提升几乎是没有任何额外消耗的 在FCOS上的应用主要用两种：lite版本采用ATSS的思想，从选取GT...从结果来看，在每个位置设定多个anchor box是无用的操作，关键在于选择合适的正样本 Comparison [1240] 实现的是FCOS版本的ATSS，在相同的主干网络下，ATSS方法能够大幅增加准确率
从列表中可以看出骨干特征网络主要是MobileNetv2与SqueezeNet两种支持实时特征网络，ResNet152是高精度的特征网络，检测头分别支持SSD、FCOS、ATSS。...03 ATSS ATSS的全称是自适应训练样本选择， ? ?...作者首先对比了RetinaNet与FCOS两种对象检测方法，发现对象检测在回归阶段的本质问题是如何选择正负样本，解决样本不平衡性问题，从而提出了一种新的正负样本选择定义方法-自适应训练样本选择（ATSS...下面我们就通过代码分别测试FCOS与ATSS两种检测模型的检测效果比较，针对同一张测试人脸图像，图示如下：（此张非原图！原图太大，无法上传） ?...ATSS ?
FreeAnchor、ATSS、AutoAssign都是Label Assign方面的改进。...ATSS提出RetinaNet和FCOS的gap主要源于采样方式的不同，ATSS提出更好的Label Assign，来缩小RetinaNet和FCOS的差距，FreeAnchor在RetinaNet的基础上提出更好的...ATSSATSS的paper中进而提出了一种更加合适的label assign方式，称为ATSS。...ATSS吸收了RetinaNet和FCOS的采样方式的优点，ATSS采样方式如下：1.基于anchor box和ground-truth的中心点距离选择候选正样本2.使用候选anchor box的mean...RetinaNet和FCOS都可以叠加ATSS的采样方式，实验结果显示，RetinaNet和FCOS在ATSS的采样方式下，mAP基本上持平，缩小了Anchor-based和Anchor-Free之间的精度差异
另外，在一个水下机器人目标检测大赛Rank 6的经验分享中，同样使用了ATSS方法来提升目标检测的性能，可见ATSS算法的实用性也不错。 ?...总的来说，唯一的超参数k相当健壮，所提出的ATSS几乎可以视为无超参数。 ? ATSS对于不同的anchor设置是鲁棒的。 ?...如果没有ATSS，anchor越多性能就越好，但是加上ATSS即使一个anchor性能也很不错。...在不使用ATSS的情况下，在每个位置上使用更多的anchor更得到较好的性能提升；但是在提出本文的ATSS方法后，无论在每个位置平铺多少anchor，结果都是相同的。...ATSS也可以用到anchor-free上，具体方法是假设location位置处是一个8倍下采样率大小的正方形。
通过使用maIoU替换IoU操作，并训练一个SOTA实时实例分割方法YOLACT，我们展示了maIoU在最先进的(SOTA)分配器ATSS上的有效性。...使用具有maIoU的ATSS优越表现：(i)具有IoU的ATSS比1个掩模AP好，(ii)具有固定IoU阈值分配器的基线YOLACT在不同图像大小下比2个掩模AP好，(iii)由于使用较少的锚点，推理时间减少了
paper68】下载本论文 代码链接：即将开源 01 Motivation 我们提出了一种简单的NMS-free、end-to-end的目标检测框架，仅需要对现有one-stage检测器（FCOS、ATSS...因为我们发现原先比如DeFCN固定采用center sampling策略作为spatial prior会有问题，比如FCOS在每个level assign正样本的时候是配置了range的，再比如ATSS...03 Experiments 我们主要在FCOS和ATSS上接上我们的PSS方法进行实验，结果如下： ?...我们大大缩小了E2E检测与NMS-based检测的gap，达到甚至超过了ATSS、FCOS的baseline，网络推理耗时仅少量增加，并且由于移除了NMS，我们的后处理耗时减小了。...04 Conclusion 我们提出了一个更简单和更有效的E2E检测框架，仅需要对FCOS、ATSS进行简单的修改，就能移除NMS，并且达到和超过ATSS、FCOS的baseline。
下载完整原文，公众号回复：1912.02424 论文地址：http://arxiv.org/pdf/1912.02424v3.pdf 代码：https://github.com/sfzhang15/atss...然后，本文提出了一种自适应训练样本选择(ATSS)，它能根据目标的统计特征自动选择正样本和负样本。它显著地提高了anchor-based和anchor-free检测器的性能，并弥补了两者之间的差距。...通过新引入的ATSS，我们在不引入任何开销的情况下，将最先进的检测器大大提高到50.7%的AP。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
动机 这部分中，我们研究了FCOS+ATSS的performance的上限，展示了将IoU-aware的分类得分作为排序bias的重要性。...结果如表1，原始的FCOS+ATSS的AP是39.2，当我们在推理的时候对centerness得分使用gt值（gt_ctr）的时候，只提升了2个点，类似的，我们把centerness值替换为gt_IoU...相比之下，使用gt包围框的FCOS+ATSS在没有centerness的情况下，达到了56.1的AP。...VarifocalNet 基于上面的发现，我们提出去学习一个IoU-aware的分类得分（IACS）来排序检测结果，然后我们基于FCOS+ATSS，去掉了centerness分支，构建了一个新的dense...相比于FCOS+ATSS，有3个新东西：varifocal loss，星型包围框以及包围框优化。
模型说明 这两个预训练模型名称分别是： face-detection-0205 face-detection-0206 这两个模型的检测头分别是基于FCOS与ATSS实现的，其中FOCS的检测头输出如下...用法演示 演示如何使用OpenVINO中的FCOS与ATSS人脸检测模型！
性能优于ATSS、EfficientDet等网络，代码现已开源！ 作者单位：昆士兰科技大学, 昆士兰大学 1 简介 准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。...为此在去掉中心分支的FCOS+ATSS的基础上，构建了一个新的密集目标检测器，称为VarifocalNet或VFNet。...这里在训练期间使用ATSS来定义前景和背景点。 VFNet的推理很简单，只涉及通过网络模型传输输入图像和NMS的后处理步骤，以消除冗余检测。...可以看到Varifocal损失使RetinaNet, FoveaBox和ATSS持续改善0.9 AP。对于RepPoints增加了1.4 AP。...由于在完全相同的设置下很难得到所有列出的检测器的速度，所以只将VFNet与Baseline ATSS进行比较。
Free检测器【13】MnasFPN：用于移动设备上目标检测的延迟感知的金字塔体系结构【14】IPG-Net：用于目标检测的图像金字塔引导网络【15】MAL：用于目标检测的多Anchor学习【16】ATSS...优于FreeAnchor、CenterNet等网络MAL 思想MAL 网络结构----【16】ATSS：缩小Anchor-free和Anchor-based的性能差距：通过自适应训练样本选择《Bridging...Selection》时间：20191206作者团队：中科院&国科大&北邮等链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424代码：https://github.com/sfzhang15/ATSS...注：ATSS在COCO上，single/multi scale分别可达47.7和50.7mAP！
在我们对RS Loss训练的ATSS的分析中，我们观察到基于值的任务平衡执行类似于调谐λ盒(平均为0 AP)。...6.1.2、一阶段检测器我们对ATSS和PAA分别进行了中心头和IoU头的架构培训。...对于所有基于排名的损失，我们采用Oksuz等人的锚配置(不同的锚配置不影响标准ATSS的性能)，并将学习率设置为0.008。...对于ATSS和PAA, RS Loss比基于排名的替代方案提供了显著的增益，在之前的工作中使用类SSD增强，训练了100个epoch，ATSS为1.8/2.2 AP增益，AP/aLRP Loss为3.7...虽然QFL和ATSS的RS损失结果相似，但有0.8的AP差距有利于我们的RS损失，这可能是由于PAA中不同的正负标签方法(表2)。
优于FreeAnchor、CenterNet等网络 MAL 思想 MAL 网络结构 ---- 【16】ATSS：缩小Anchor-free和Anchor-based的性能差距...20191206 作者团队：中科院&国科大&北邮等 链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424 代码：https://github.com/sfzhang15/ATSS...注：ATSS在COCO上，single/multi scale分别可达47.7和50.7mAP！
ATSS提出了一种自适应训练样本选择，根据目标的统计特征自动选择正样本和负样本。...直接将正样本和负样本划分出来； FCOS 以中心点在Ground Truth内部的Anchor为正样本； YOLOv4 和 YOLOv5 选择Ground Truth中心点及其相邻Anchor为正样本； ATSS...1、CSP-PAN 首先得到与NanoDet相似的Base模型，Backbone采用ShuffleNetV2-1x ，Neck采用无卷积的PAN，Loss采用标准GFL Loss，标签分配策略采用ATSS...3、Label Assignment Strategy 在前一节的相同配置下，用原始的SimOTA和修改的SimOTA替换ATSS。发现n越大效果越差。然后将参数n设置为10。...ATSS的性能与原SimOTA几乎相同。修改的mAP (0.5:0.95) SimOTA达到30.0。
Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection》的作者就研究了这一问题并提出了ATSS...但是ATSS结构中依然有超参数的存在，《From VanillaDet to AutoAssign》的作者就尝试将该assign过程自动化，其试验对比也证明该方案相较于之前的label assign方案有更优的检测精度
www.zhihu.com在该回答中，Jianfeng犀利地指出ATSS虽然利用统计量“动态”分配了正负样本，但这实际上是一种伪动态，因为样本的分配方式在数据集和网络配置完成之后其实是固定的，并不会随着训练过程而产生更好地调整和变化...比较意外的是，这个分支带来的作用非常的大，尤其对AutoAssign来说，见下表： 换句话说，没有这个分支，AutoAssign可能也就刚刚到ATSS的性能。...有一种可能性是类似FCOS和ATSS中的centerness这个质量预测分支，注意，在测试的时候，centerness是与分类score相乘的，这个操作与这里是非常接近的。
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