ICCV 2019: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文阅读笔记

ICCV 2019 FCOS目标检测论文笔记
最新推荐文章于 2024-07-16 10:18:40 发布
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该博客是ICCV 2019中FCOS全卷积单阶段目标检测论文的阅读笔记，聚焦于目标检测领域，记录了论文相关内容。

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【深度学习】【ICCV2019】FCOS
Hana
12-12 598
【ICCV2019】FCOS
论文笔记——FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection
jackzhang11的博客
08-08 772
论文题目：Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Tian_FCOS_Fully_Convolutional_One-Stage_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf 最近看了两篇anchor-free的detection论文，分别是CenterNet和这篇FCOS，其共性都是使得网络免去了对anch
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文解读的ppt
01-09
作者提出了一种全卷积，一阶段目标检测网络，通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题（没有anchor，特征图上一个位置预测一个目标。anchor的办法是一个位置预测k个目标）。比起RetinaNet， SSD， YOLOV3， Faster RCNN等网络，FCOS不需要anchor，自然也不需要候选框。 通过消除anchor，FCOS避免了和ahor相关的复杂计算，比如在训练过程中要计算anchor和GT的IOU值。更重要的是，毕淼了和anchor相关的超参数，比如anchor的数目，比例和尺寸。FCOS具有更简单的网络结构，实现更高的精度。在单尺度单模型下，COCO上得到44.7%的AP。
FCOS (ICCV2019)
TheWaySoFar
10-13 528
总结: 1. 相当于换了一种形式的anchor, 多层预测, 每层预测指定的尺寸, 然后使用si(也没有讲这个是怎么来的)来平衡尺寸基数. 2. 主要困难点在于目标之间overlap的处理 和 尺寸不变形问题, 可以说两者都是通过FPN处理的, 前者假设多数overlap的目标都是尺寸差距较大的, 后者通过每层限定回归范围以及设置si来平衡. 3. ICCV2019的, 整篇读下来很顺畅,...
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection(ICCV2019)论文笔记
DONG_LIN_2019的博客
07-28 939
https://zhuanlan.zhihu.com/p/136172670
FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文翻译（非解读）
萌萌虎的博客
04-14 854
全卷积单级目标检测器 摘要： 1.介绍 2.相关工作 3.方法 3.1. 全卷积单级目标探测器 3.2. FCOS的FPN多级预测 3.3. Center-ness for FCOS 4. 实验 4.1. 消融实验 4.1.1 基于FPN的多级预测 4.1.2 有或无 Center-ness 4.2. 与最先进探测器的比较 5.区域提案网络的扩展 6.结论 References 摘要： 提出了一种完全卷积的一级目标检测器（FCOS），以pixel-pixel预测的方式解
[FCOS]FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection(ICCV. 2019)代码笔记
Ah丶Weii
11-21 893
文章目录1. AdelaiDet/adet/modeling/fcos/fcos.py2. AdelaiDet/adet/modeling/fcos/fcos_outputs.py3. AdelaiDet/adet/layers/iou_loss.py 1. AdelaiDet/adet/modeling/fcos/fcos.py import math from typing import List, Dict import torch from torch import nn from torch.n
精选资源
FCOS:FCOS
05-10
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 全文可在以下...
【YOLOv6】《YOLOv6：A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications》
最新发布
bryant_meng
07-16 1571
arXiv-2022。
精选资源
【论文笔记】：Learning Rich Features at High-Speed for Single-Shot Object Detection
01-06
ICCV 2019 Learning Rich Features at High-Speed for Single-Shot Object Detection 代码 &Summary 作者设计了一个one-stage检测框架，它结合了微调预训练模型和从零开始训练的优点。该框架包括一个预训练过的标准...
《FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection》论文笔记
m_buddy的博客
07-30 963
代码地址：FCOS 1. 概述 导读：这篇文章使用类似语义分割的方法提出了一个全卷积一阶段检测器（FCOS），该检测器是anchor-free的，因而就避免了那些经典anchor检测器需要的复杂计算与内存资源（IoU计算）以及对应的参数，最后的检测结果只需要经过NMS即可输出检测结果。该网络结构通过每个前景像素上在预测一个4维的向量(l,t,r,b)(l,t,r,b)(l,t,r,b)来确定检测...
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文详解
向上生长的程序媛的博客
02-06 967
文章目录 摘要 一、原文及代码 二、引言 三、网络结构 1.特征提取网络 2.特征金字塔模块 3.centerness模块 四、结果 五、总结 摘要 本文提出一种全卷积单阶段目标检测算法，能像语义分割一样解决每个像素的目标检测。目前几乎所有的目标检测器，如RetinaNet，SSD，YOLOv3和Faster R-CNN都依赖于预定义的锚框，相反，我们提出的方法是无锚框的，这种无锚框方法，消除了复杂的锚框计算，如训练过程中重叠部分，更重要的是，我们避免了与锚框计算...
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文解读和代码实践
我的博客有点东西
12-24 870
FCOS是一个全卷积结构的anchor free 目标检测网络。虽然是anchor free，但是mAP精度却比RetinaNet高，而且又是全卷积结构，比起anchor base 的检测网络，少了很多超参数，推理速度也较anchor based的一些方法快上许多。 摘要 作者提出了一种全卷积，一阶段目标检测网络，通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题（没有anchor，特征图上一个位置预...
《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》论文详解
Michael’s Blog
05-26 700
《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》发表于ICCV2019 代码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/ 这篇文章主要是觉得现有的基于anchor的目标检测器存在一些缺点： 检测结果对于anchor的大小，尺度比例，数量比较敏感 即使认真的调好的上述参数，检测器对于GT变化较大，特别是小物体效果较差 为了获得较高的召回率，基于anchor的检测器需要大量的anchor anchor会涉及一些复杂的
(待续)科研速记(1)：图像去噪篇ICCV19-Fully Convolutional Pixel Adaptive Image Denoiser
weixin_38316806的博客
11-20 1305
一、概览 面向的问题 贡献 数据集 论文实验效果 复现实验效果 FC-AIDE 自适应图像去噪 1.扩展了AIDE的框架，该框架将去噪器表达为基于上下文的像素级别的映射2.使用全卷积增强基础的监督模型3.引入正则化方法来进行自适应的微调来获得更强和更鲁棒的自适应性 Set5set12BSD68Urban100Manga109 SOTA 二、相关工作 2.1基于深度学习的去噪...
FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection--------论文理解
ruoruojiaojiao的博客
04-20 1446
参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/qiu931110/article/details/89073244 1. 概述 论文提出了一种新的目标检测方法，通过像素预测方式的目标检测，类似于语义分割。 目前的目标检测都是基于锚框机制的，如two-stage的Faster R-CNN等，one-stage的RetinaNet，SSD，YOLOv3等。相比之下，本文中提出的FCOS...
论文解读-FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection
为之则易，不为则难
04-07 6545
文章目录1 动机2 算法思想2.1 网络结构2.2 center-ness输出分支2.3 优化目标3 实验结果4 总结5 参考资料 1 动机 目标检测算法可以分为两大类别，anchor-based和anchor-free算法，前者是主流的做法，比如yolo-v3、ssd、faster rcnn等，它存在如下缺点， （1）引入很多需要优化的超参数， 比如anchor number、anchor s...
【论文学习】目标检测 —— FCOS：CVPR 2019关于one-stage和anchor-free最新实用算法
Lingyun
06-29 1639
Paper：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection，CVPR 2019 URL: https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf Code is available at: tinyurl.com/FCOSv1 这篇文章是单阶段的目标检测算法，基于anchor-free思想，效果非常好，达到4...
ICCV 2017 论文解读集锦
06-28 9028
之前我们整理过视觉顶会CVPR2017的论文解读文章 和NIPS 2017 论文解读集锦，ICCV2017已经结束一段时间了，为了能够让大家更深刻了解ICCV的论文，我们进行了下面的整理。 PS.之前也分享过ICCV 2017的论文分类汇总，有兴趣的朋友们可在该链接中查看：ICCV2017|计算机视觉顶级会议ICCV2017论文分类汇总（更新中） 1.高清实景合成解读 (ICCV 2017)本...
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