【论文笔记】Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection

最新推荐文章于 2025-03-14 16:18:22 发布
最新推荐文章于 2025-03-14 16:18:22 发布
阅读量816 收藏 6
点赞数 2
分类专栏： # 深度学习 文章标签： 深度学习 计算机视觉 顶会
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/The_best_man/article/details/108311838
版权

Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection

这篇文章来自ECCV2020 oral由中国科学院大学和华为Noah’s Ark Lab实验室
论文链接：https://www.aminer.cn/pub/5f213ebe91e011f62007af97/
开源代码：https://github.com/Duankaiwen/CPNDet

由于程序还未开源，所以这里我先对文章进行我自己的解读，如果有不对的地方希望各位批评指正。

引言

当前所面临的问题

目标物体可以在自然图像中以任何大小(scale)，形状(shape)，位置(position)出现，并且相同的类别可能有着不一样的形状(appearance)。

传统的目标检测算法缺点

  1. 检测方法的召回率由其
最低0.47元/天 解锁文章
二阶目标检测（Two-Stage Object Detection）模型整理归纳
SeanCYX_007的博客
06-14 2927
本文不详细介绍各种神经网络的细节和具体流程，主要在于归纳其特点并加以比较，希望让大家对二阶目标检测的发展过程和改进方法有个比较清晰的认知。 目录二阶目标检测通用流程主要神经网络RCNNFast RCNNRoI PollingFaster RCNNRPN总结 二阶目标检测通用流程 提出目标候选框（region proposal / region of interest） 提取图片特征（feature） 目标分类（classification） 检测框回归（box regression） 注意的是，提出候
目标检测算法综述，包括two-stage，one-stage，anchor-free等（未完）
ygfrancois的博客
05-26 4652
2019年初的目标检测算法综述：Object Detection in 20 Years: A Survey 本文不包括传统算法，只讲基于深度学习的主要算法。
CPNDet:Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection
智障变智能
11-13 563
论文链接 一.背景 anchor-based方法将大量框密集分布在feature map上，在推理时，由于预设的anchor与目标差异大，召回率会偏低。而anchor-free不受anchor大小限制，在任意形状上会更加灵活，但是像CornerNet ,先进行角点检测，将有效的角点枚举组合成大量候选预测框，容易带来大量的FP。FCOS需要回归关键点到边界的距离，对于长宽大的物体也比较难以预测。 二.网络介绍 1.网络结构 Stage 1: Anchor-free Proposals.
MTCNN（三阶段人脸检测网络）解析：PNet、RNet 和 ONet(附代码)
最新发布
murphymeng2001的博客
03-14 721
逐步筛选候选人脸框，实现精准的人脸检测和关键点定位。是一种广泛应用的深度学习方法，因其。ONet 进一步优化人脸检测，并。，最终获得高精度的人脸检测结果。，帮助大家理解其工作原理。PNet 是一个轻量级的。（眼睛、鼻子、嘴巴等）。RNet 进一步筛选。
论文笔记之两阶段anchor-free目标检测器：CornerProposal Network for Anchor-free,Two-stage Object Detection
加油
09-13 2188
提出一种基于anchor-free的两阶段的目标检测的方法：首先通过寻找潜在的角点以及关键点组合(corner keypoints)找到大量的object proposals，然后通过单独的分类阶段给每个proposals分配一个类别标签。 ECCV2020接收 论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.13816 1. 摘要 本文提出了一种新颖的Anchor-free两阶段框架Corner Proposal Network（CPN），该框架首先通过查找潜在的角点关键点组合来提取多.
ECCV2020：Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection
weixin_51015047的博客
09-14 255
作者思路理解 anchor free可以检测那些奇怪形状物体（anchor based可能检测不出来） 但是它带来的问题是大量误检，所以使用二阶段提高精度减少误检。 二阶段的anchor free目标检测网络 第一阶段通过角点提取出感兴趣区域，第二阶段对感兴趣区域进行预测和回归 虽然用的是corner net的关键点提取方法，但是他并不是用提取出来的左上角和右下角特征与gt进行iou对比，来判断他是否属于一个目标。而是使用将所有有效的角点组合作为潜在对象，并且借用二阶段的思想，即训练一个分类器，根据对应的区
CPNDet:Corner Proposal Network for Anchor-free, Two-stage Object Detection(论文阅读)
Guo_Python的博客
07-31 1634
无锚点两阶段目标检测的角点建议网络，实现了精度和速度的最好平衡。《Corner Proposal Network for Anchor-free,Two-stage Object Detection》阅读笔记
3D Object DetectionFrom Point Cloud With Part-Awareand Part-Aggregation Network【翻译】
m0_58702532的博客
03-01 4713
摘要 基于激光雷达点云的3D目标检测是三维场景理解中的一个具有挑战性的问题，具有许多实际应用。 在本文中，在原始工作PointRCNN基础上扩展到一种新颖且强大的基于点云的3D检测框架，即部分感知和聚合神经网络(Part-A2 net）。 整个框架由部分感知阶段和部分聚合阶段组成。 部分感知阶段： 部分感知阶段首次充分利用源于3D地面真实框的免费部分监督，以同时预测高质量的3D提议和准确的目标内部分位置。 在同一提议中预测的目标内部分位置由新设计的Rol感知点云池模块分组，从而有效的表示来编码每
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals论文翻译
Q1u1NG的博客
12-04 1345
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals论文翻译摘要 论文地址：Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 代码地址：https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 摘要 我们提出了Sparse R-CNN，一种纯稀疏的方法用于图像中的目标检测。现有的目标检测工作很大程度上依赖于密集候选目标，如在
Object Detection(目标检测神文)(二)
Mars_WH的专栏
03-22 1万+
文章目录[CVPR2019] Region Proposal by Guided Anchoring[CVPR2019] Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection [CVPR2019] Region Proposal by Guided Anchoring intro: CUHK - SenseTi...
Corner Proposal Network 论文阅读（2020ECCV）
swust5120171204的博客
03-31 2758
2020ECCV，目标检测two stage，anchor free，Corner proposal network。
Object Detectionin Videos by High Quality Object Linking
11-21
Object Detectionin Videos by High Quality Object Linking 视频对象的高质量对象链接检测
了解目标检测：两阶段检测（Two-Stage Detection）、单阶段检测（Single-Stage Detection）和区域建议网络（RPN）
fydw_715的博客
07-29 7326
在两阶段检测中：RPN作为生成候选区域的关键组件，通过滑动窗口和锚点机制在特征图上生成高可能包含目标的候选区域。随后这些区域被进一步分类和调整，以提高检测精度。在单阶段检测中：没有RPN，直接在图像或特征图上进行预测。这减少了计算复杂度，但可能牺牲了一些细粒度的检测精度。Faster R-CNN：约100-200毫秒/图像YOLOv3：约22毫秒/图像Mask R-CNN：约200-300毫秒/图像YOLOv4：约30毫秒/图像Cascade R-CNN：约150-250毫秒/图像。
目标检测中的Two-stage的检测算法
weixin_42094192的博客
04-12 4025
比较详细，作个备份 什么是目标检测（object detection）： 目标检测（object detection），就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，...
浅谈 one-stage 与 two-stage 目标检测方法
Chris_zhangrx的博客
07-27 1714
由于目前实习及找工作的原因，博客更新的频率下降，而在面试过程中也发现，虽然论文是看过了，包括也有输出一些论文笔记，但是很多时候无法形成自己对该领域的一个概括性的认知，无法粗中有细，细中有粗，主要还是基本功不扎实。反应了自己在日常学习中的学习问题，所以错失一些很好的面试机会，回首发现每一次自己都是在这种地方跌倒的，痛定思痛，准备开启一系列的总结比较之旅，论文不仅仅是单个存在，博客只是一个整理自己思路...
[目标识别-论文笔记]Object Detection in Videos by Short and Long Range Object Linking
专注“目标检测”领域技术分享
04-11 762
这篇论文也被叫做“Object Detection in Videos by High Quality Object Linking”文章的初衷：通过充分利用时间的情景信息，来解决视频目标识别的问题address the problem of detecting objects in videos with the interest in exploring temporal contexts.。
卷积神经网络——RPN(Region Proposal Network)介绍
itlilyer的博客
11-24 9102
RPN网络是用来生成Proposal的
（RegionProposal Network)RPN网络结构及详解
热门推荐
凹酱的DEEP LEARNING
05-23 19万+
RPN(RegionProposal Network)区域生成网络 Faster-RCNN的核心。在这里整理。 1.anchors。 特征可以看做一个尺度51*39的256通道图像，对于该图像的每一个位置，考虑9个可能的候选窗口：三种面积{128,256,512}×{128,256,512}×三种比例{1:1,1:2,2:1}{1:1,1:2,2:1}。这些候选窗口称为anchors...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值