Objects as Points

最新推荐文章于 2024-12-12 01:00:00 发布
原创 最新推荐文章于 2024-12-12 01:00:00 发布 · 1.4k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
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。

该博客介绍了采用一种新的对象检测方法，将目标视为其边界框中心点，通过关键点估计来定位中心并预测其他目标属性。在MS COCO数据集上，该检测器在不同速度下表现出高精度，同时探讨了模型的输入输出、目标定义和损失函数等细节。

在这里插入图片描述

code

文章目录

概述

  • 要解决的问题
    • One-stage anchor-free object detection
  • 采用的方法
    • 构建模型时将目标作为一个点——即目标BBox的中心点。我们的检测器采用关键点估计来找到中心点，并回归到其他目标属性，例如尺寸，3D位置，方向，甚至姿态
  • 结果如何
    • MS COCO dataset, with 28.1% AP at 142 FPS, 37.4% AP at 52 FPS, and 45.1% AP with multi-scale testing at 1.4 FPS

细节

  • 1、input&output
    输入是 I ∈ R W ∗ H ∗ 3 {I\in R^{W*H*3}} I∈RW∗H∗3，输出则是 Y ^ ∈ [ 0 , 1 ] W S ∗ H S ∗ C \hat{Y}\in[0, 1]^{\frac{W}{S}*\frac{H}{S}*C} Y^∈[0,1]
最低0.47元/天 解锁文章
论文阅读 Objects as Points
weixin_45935290的博客
07-05 532
Detection将物体识别为轴对齐的框，大多数成功的object detectors会列举出几乎穷尽的潜在物体位置并对每个位置进行分类。这种方法浪费资源、效率低下，并需要额外的后处理。在本文中，我们采用了一种不同的方法。我们将物体建模为一个单独的点——其边界框的中心点。我们的检测器使用keypoint estimation来找到中心点，并回归到所有其他物体属性，例如大小、3D位置、方向。
【CenterNet】《Objects as Points》
bryant_meng
05-26 1055
arXiv-2019 Code：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 文章目录1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method4.1 2D Objects as Points4.2 Human pose estimation5 Experiments5.1 Datasets5.2 Implementation details5.3 Object detec.
论文阅读：Objects as Points（也叫CenterNet）
j879159541的博客
10-14 1767
文章目录1、论文总述 2、center point与Anchor-based的不同 3、Hourglass-104 resnet和DLA-34的网络结构4、中心点正负样本的标定以及改进的focal loss 5、宽高和总体的损失函数6、From points to bounding boxes7、不同basenet和augmentation下的网络性能8、State-of-the-art comp...
CenterNet：Object as Points
hjxu2016的博客
11-18 999
转载 论文精读——CenterNet :Objects as Points 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间：2019.4.16 机构：UT Austin，UC Berkeley 代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet   Abstract        目标检测识别往往在图像上将目标用矩形框形式框出，该框的水平和垂直轴与图像的水平和垂直
论文精读——CenterNet _Objects as Points - c20081052的专栏 - 优快云博客.pdf
09-24
在本文中，我们主要讨论的是一个名为CenterNet的目标检测方法，该方法的核心思想是将图像中的目标视为一个点——即目标的边界框（BBox）的中心点。这种方法与传统的基于边界框的目标检测方法有显著的不同，后者通常...
CenterNet论文详细解析Objects as Points
yanghao201607030101的博客
11-26 924
一、论文相关信息 ​ 1.论文题目：Objects as Points ​ 2.发表时间：2019 ​ 3.文献地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 4.论文作者: Xingyi Zhou Dequan Wang Philipp Krahenb ​ 5.论文源码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 二、论文详情 CenterNet以bounding box 的中心来表征目标，其它的属性如2d检测中的宽和高、3d检测中的深度
论文学习：《Objects as Points》
weixin_42214565的博客
09-04 968
被大佬安利了这篇论文，花了整整一天的时间学习这篇论文，感觉非常妙。记录一下学习笔记，先推荐两篇个人觉得讲的非常好的文章，以下笔记有些内容摘自这里： [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/66048276 [2]http://www.tensorinfinity.com/paper_189.html [3]https://blog.youkuaiyun.com/c20081...
CenterNet（Objects as Points）：极简Anchor-free目标检测框架
AI数据工厂
02-09 1321
论文地址：http://arxiv.org/abs/1904.07850 GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 0、写在前面 目标检测通常将目标识别为与坐标轴平行的一个方框。大多数目标检测器都是先列出所有可能的目标位置边框，然后逐个进行分类，这是一种浪费、低效且需要额外后处理的方式。本文提出了一种完全不同的方法：将目标建模为一个点（边框的中心），首先使用关键点估计找到中心点，然后回归所有的其他属性，比如尺寸、3D位置、方向，甚至是姿..
论文精读——CenterNet :Objects as Points
热门推荐
c20081052的专栏
04-18 14万+
论文题目：Objects as Points 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间：2019.4.16 机构：UT Austin，UC Berkeley 代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet Abstract 目标检测识别往往在图像上将目标以轴对称的框形式框出。大...
objectAsPoints.pdf
05-21
目标检测网络预测输出bounding box的位置，Object as points通过目标所在的中心位置和目标的尺寸确定box，所以网络的关键是预测中心点（关键点），基于中心点及其特征，则可推断目标的尺寸以及其他性质，从而可拓展在其他任务上，如3D检测、人体姿态识别等。
【Objects as Points】
qq_45255630的博客
04-18 346
在本文中，我们采取了不同的方法。我们将对象建模为单个点，即其边界框的中心点。我们的检测器使用关键点估计来找到中心点，并回归到所有其他对象的财产，例如大小、3D位置、方向、设置姿势。我们的基于中心的方法CenterNet是端到端可微的，比相应的基于边界框的检测器更简单、更快、更准确。
Objects as Points——对象即点
最新发布
Together_CZ的博客
12-12 1477
Objects as Points——对象即点
[论文笔记]Objects as Points
weixin_30480075的博客
07-03 308
Title：Objects as Points Authors:Xingyi Zhou (UT Austin),Dequan Wang (UC Berkeley),Philipp Kr¨ahenb¨uhl (UT Austin) Paper code-pytorch 　　一篇非常好的目标检测anchor-free的文章，只利用一个点（BoundingBox的中心点...
CenterNet：Objects as Points
weixin_42557215的博客
07-30 667
简介 看了一位博主解读CenterNet的博客（https://blog.youkuaiyun.com/baobei0112/article/details/94392343），感觉写的不错，转载一下。 内容属于转载！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间：2019.4.16 机构：UT Austin，UC Berkeley 代码：https://...
【目标检测】Objects as Points
可乐大牛的博客
12-23 802
本文是一个anchor-free的目标检测算法。如何更好地将目标检测问题建模为关键点检测问题一个简单高效的目标检测方法CenterNet。简单：彻底的端到端（不需要NMS后处理），整体流程就是关键点预测+相关参数回归，高效：不需要预先设置anchor，速度精度都超过了基于anchor的方法。
Paper reading：CenterNet （Objects as Points）
Felaim的博客
10-29 1047
CenterNet （Objects as Points） 一、背景介绍 先说下为啥要写着篇博客，这是2019年检测的一篇文章，非常的火，也非常的好用。就LZ目前接触的几个项目来说，基本上目标检测使用的都是CenterNet中这一套，DBFace，FairMOT等等一系列。可以看到如果检测能够做的很快很好，可以空下很多资源给其下游的应用，如安防、自动驾驶等任务中去。所以，对于现在AI可以落地的一些应用中，检测占了很大一部分的比例。 这个结构为什么能够那么火呢？结论是它的速度很快并且精度也很高，所以用的小伙伴
centernet: objects as points
liguandong
12-16 2236
轻松掌握 MMDetection 中常用算法(七)：CenterNet - 知乎文@ 0000070 摘要 在大家的千呼万唤中，MMDetection 支持 CenterNet 了！！ CenterNet 全称为 Objects as Points，因其极其简单优雅的设计、任务扩展性强、高速的推理速度、有竞争力的精度以及无需 NMS 后处理等优…https://zhuanlan.zhihu.com/p/374891478扔掉anchor！真正的CenterNet——Objects as Points论文解读
论文阅读：Objects as Points
07-01 338
论文信息： Xingyi Zhou,UT Austin, arxiv1904.07852代码链接： https://github.com/xingyizhou/CenterNet整体信息： 这篇文章题目言简意赅，就非常吸引人眼球。不同于CornerNet预测一对角点得到bbox，以及基于CornerNet改进的CenterNet预测三个点得到bbox，文章提出的CenterNet同样作为一种anc...
Tracking Objects as Points
07-28
"Tracking Objects as Points"是一种基于点的同时检测和跟踪方法，由德克萨斯奥斯汀分校和英特尔研究院的研究人员提出。这种方法利用近期提出的CenterNet检测器来定位目标中心，并将检测器和用点表示的先前踪片（tracklet）置于两个连续帧上。通过训练检测器，使其输出当前帧目标中心和前一帧目标中心的偏移向量，然后使用贪心匹配的方式满足关联目标物体的需求。这种方法具有简单、快速、准确的特点，并且可以以端到端形式进行训练且可微分。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [多目标跟踪新范式：CenterTrack](https://blog.youkuaiyun.com/moxibingdao/article/details/105898244)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
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