目标检测:Anchor-Based & Anchor-Free算法模型

本文对比了基于锚点(Anchor-Based)和无锚点(Anchor-Free)的目标检测方法。Anchor-Based依赖预定义锚框,精度高但需人工调整,而Anchor-Free更为灵活,适应性强但可能需要更多训练数据来达到相同精度。

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Anchor-Based 目标检测

  • Anchor Boxes:Anchor-based 方法使用事先定义的一组锚框(Anchor Boxes)来作为候选框。这些锚框具有不同的尺度(大小)和长宽比(aspect ratio)。模型会预测每个锚框内是否存在目标物体,以及目标的位置(偏移量)和类别。锚框通常由手动设计或数据分析来定义,以适应不同场景和物体的尺寸和形状。

  • 例子:YOLO、Faster R-CNN 和 SSD 等是一些常见的 anchor-based 目标检测算法。

Anchor-Free 目标检测

  • 无锚框:Anchor-free 方法则不依赖于预定义的锚框。它通过在图像或特征图上直接预测目标的位置和形状,而不是相对于锚框的偏移量这意味着模型不需要提前定义锚框,可以更灵活地处理不同大小和形状的目标。

  • 例子:CenterNet、CornerNet 和 EfficientDet 的某些变种是一些 anchor-free 目标检测算法。主要区别:

    • Anchor-Based 方法依赖于锚框,通常需要手动设计或选择合适的锚框,因此在某些情况下可能需要更多的人工工作。然而,它们在准确性上通常表现得更好。

    • Anchor-Free 方法更加灵活,因为它们不需要锚框,能够更好地适应不同的目标尺寸和形状。但它们可能需要更多的训练数据来实现与 anchor-based 方法相似的准确性。

总结:Anchor-Based 与 Anchor-Free很大区别在于预测回归的是边界框偏移还是边界框本身,因为回归偏移就意味着存在一组基础锚框,被偏移所作用。

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