CenterNet

最新推荐文章于 2023-01-17 09:35:33 发布
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分类专栏： 深度学习宝典
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jacke121/article/details/90544750
CenterNet是一种anchor-free目标检测算法，通过检测物体中心点和大小提高检测速度和精度，尤其与YOLOv3相比有明显优势。网络结构简洁，包括Resnet-18、DLA-34和Hourglass-104三种结构，损失函数采用中心点偏置损失和大小损失。在推断阶段，使用最大池化模拟NMS过程。CenterNet不仅适用于目标检测，还可扩展到其他任务，如3D检测和肢体识别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

原文：https://oldpan.me/archives/anchor-free-ture-centernet

 

map 34.9

https://github.com/FateScript/CenterNet-better

 

CenterNet——Objects as Points论文解读

anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测，相比于CornerNet做出了改进，使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高，尤其是与YOLOv3作比较，在相同速度的条件下，CenterNet的精度比YOLOv3提高了4个左右的点。

 

TIM截图20190516092134

CenterNet不仅可以用于目标检测，还可以用于其他的一些任务，如肢体识别或者3D目标检测等等，但是这篇文章我们就重点说的是其对目标检测的部分。<

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