引言
在Anchor-free方法中,可以分为两种,一种是基于关键点检测,另一种是基于密集点检测
基于关键点检测有:
- CornerNet(左上角点+右下角点)
- CornerNet-Lite(左上角点+右下角点)
- CenterNet :Objects as Points(中心点+边框回归)
- CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection(中心点+左上角点+右下角点)
- CSP(中心点+尺度预测)
- ExtremeNet(4个极值点+中心点)
- PLN(4个角点+中心点)
- RepPoints(可变性卷积提取Offset关键点)
- …

本文总结了基于密集点检测的anchor-free目标检测算法,包括FCOS、FoveaBox和FSAF。FCOS采用center-ness策略改善检测性能,FoveaBox借鉴人类视觉系统,FSAF通过在线特征选择提升性能。所有算法都利用FPN进行多尺度检测,关键在于正负样本的定义。
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