Advertisement

FCOS：简述FCOS

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）是一种无需额外回归预测头和锚点机制的目标检测方法，直接通过卷积网络输出边界框和分类结果。 该项目旨在实现FCOS算法以进行对象检测，并依据我们的论文： FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection; Zhi Tian, Chunhua Shen, Hao Chen, and Tong He; In: Proc. Int. Conf. Computer Vision (ICCV), 2019. arXiv preprint arXiv:1904.01355 基于Detectron2的实现可实现实时模式下每秒46帧的速度，并在COCO minival数据集上达到40.3 AP。 强调几点： - 完全无需锚定：FCOS完全避免了与传统锚框相关的复杂计算和超参数调整； - 更好的性能：尽管是一个简单的一级检测器，但FCOS的性能超越了Faster R-CNN。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • FCOS：简述FCOS
    优质
    FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）是一种无需额外回归预测头和锚点机制的目标检测方法，直接通过卷积网络输出边界框和分类结果。 该项目旨在实现FCOS算法以进行对象检测，并依据我们的论文： FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection; Zhi Tian, Chunhua Shen, Hao Chen, and Tong He; In: Proc. Int. Conf. Computer Vision (ICCV), 2019. arXiv preprint arXiv:1904.01355 基于Detectron2的实现可实现实时模式下每秒46帧的速度，并在COCO minival数据集上达到40.3 AP。 强调几点： - 完全无需锚定：FCOS完全避免了与传统锚框相关的复杂计算和超参数调整； - 更好的性能：尽管是一个简单的一级检测器，但FCOS的性能超越了Faster R-CNN。
     
  • FCOS论文学习笔记
    优质
    本笔记详细记录了对FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）这篇经典目标检测论文的学习过程和心得体会，涵盖其创新点、技术细节及个人见解。 主流的目标检测方法如Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 通常依赖于一系列预设的anchor（即参考框）。在过去一段时间内，人们普遍认为anchor是目标检测的关键因素之一。然而，基于锚点的方法存在一些缺点：首先，anchor 的尺寸、长宽比和数量都会影响到模型的表现力；因此，在使用这些方法时需要对超参数进行精细调整。其次，由于 anchor 的尺度和纵横比固定不变，这使得它们在面对形状变化较大的目标时会显得有些力不从心。此外，在处理新的检测任务时，往往还需要重新设计适合该特定场景的anchor尺寸与长宽比设定；这种做法限制了模型的适应性和泛化能力。为了确保较高的召回率，通常需要在输入图像上密集地设置大量的 anchor，这无疑增加了计算负担和复杂性。
     
  • FCOS目标检测算法的模型训练
    优质
    本简介探讨了FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）这一先进的目标检测算法。内容聚焦于该算法在不同数据集上的模型训练方法、技术细节及其优化策略，深入分析其独特优势和潜在应用前景。 FCOS检测算法在VOC数据集上的训练模型可以直接下载并进行inference操作。可以参考代码仓库中的README文档获取更多信息，相关代码位于https://github.com/leviome/fcos_pure。
     
  • FCOS官方代码详解：从测试到训练
    优质
    本文详细解析了FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）官方代码，涵盖从测试模型到训练模型的全过程。 这是我整理的FCOS目标检测代码分享给大家，可以节省一些调试的时间。在FCOS的目标检测头部分，分类分支（cls）和边界框回归分支(bbox)与RetinaNet相似，只是去除了锚点A的数量，并且回归的对象不同。然而整个网络结构依然类似于RetinaNet。主要的区别在于计算流程上：RetinaNet将每个RPN网络的输出进行拼接(concatenate)，而FCOS则是每一层单独预测结果后将其合并(concatenate)起来，这可能是因为在FCOS中concatenate时需要处理额外的一个centerness分支的结果。接下来我会从测试代码和训练代码开始解析记录，并且省略了backbone以及FPN网络的细节部分，重点在于head的部分进行分析说明。
     
  • FCOS解析：基于全卷积的一阶段目标检测方法PPT讲解
    优质
    本PPT深入浅出地介绍了一种前沿的目标检测算法——FCOS，该方法摒弃了传统两阶段目标检测框架，采用全卷积网络直接进行边界框估计和分类预测，实现高效准确的一阶段检测。适合对计算机视觉感兴趣的学者和技术人员学习参考。 作者提出了一种全卷积的一阶段目标检测网络FCOS，通过预测每个像素对应的目标来解决目标检测问题（无需使用anchor，特征图上的每一个位置仅预测一个目标）。与RetinaNet、SSD、YOLOV3及Faster RCNN等方法相比，FCOS不需要设置anchor和候选框。因此，在训练过程中避免了计算anchor与GT的IOU值这一复杂步骤，并且消除了如锚点数量、比例以及尺寸相关的超参数设定问题。由于这些优化措施，FCOS拥有更为简洁的网络结构并实现了更高的精度。在单一尺度单模型条件下，该方法在COCO数据集上取得了44.7%的AP成绩。
     
  • Python中的FCOS改进——一种全卷积的一阶段目标检测方法
    优质
    本文介绍了一种基于FCOS的改进型全卷积一阶段目标检测算法，利用Python实现，旨在提高目标检测效率和准确性。 关于FCOS的一些改进：FCOS是一种完全卷积的单阶段对象检测方法，在此基础上进行了一些优化和提升。这些改进旨在进一步提高模型在目标检测任务中的性能表现，并解决现有框架中存在的一些问题，以适应更加复杂多样的应用场景需求。
     
  • STC89C51简述
    优质
    STC89C51是一款高性能CMOS八位单片机，具备4K字节Flash存储器，用于数据处理和控制领域。它内置定时计数器、中断系统及串行通信接口等功能模块，适用于工业自动化、消费电子等广泛的应用场景。 STC89C51是一款常用的单片机型号，在单片机课程设计或毕业设计项目中有广泛的应用。
     
  • Eclipse简述
    优质
    Eclipse是一款广泛使用的集成开发环境（IDE），主要用于编写Java语言代码，但也支持其他多种编程语言和框架。它是开源软件，拥有庞大的开发者社区，为用户提供丰富的插件和工具。 对于开发人员而言，了解Eclipse的发展历史至关重要。通过这份文件可以全面地掌握关于Eclipse的详细简介。
     
  • Kconfig简述
    优质
    Kconfig是Linux内核配置系统中用于管理编译选项和模块选择的工具。它通过一系列文本文件定义了内核配置项及其依赖关系，帮助开发者或用户定制化构建适合特定需求的内核版本。 Kconfig 和 Makefile 是我们浏览内核代码时常依赖的两个文件。基本上，在 Linux 内核中的每个目录下都会有一个 Kconfig 文件和一个 Makefile 文件。这两个文件就像是城市的地图，帮助我们了解城市结构；同样地，它们也让我们能够理解某个内核目录下的内容。当我们希望研究内核的一个子系统、驱动或其他部分时，都应该先仔细阅读相关目录下的 Kconfig 和 Makefile 文件。
     
  • Unity3D简述
    优质
    《Unity3D简述》：本文档旨在为初学者提供Unity3D引擎的基本概念和使用方法概述。Unity3D是一款强大的游戏开发工具，适用于创建2D、3D及VR/AR内容。 本段落对Unity3D进行了简要介绍，并提供了制作小游戏的简单步骤，有助于快速了解U3D的相关知识。