Anchor-free概念
Anchor-free方法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。Anchor-free模型简化了检测流程,减少了超参数的数量,有助于提高模型的通用性和灵活性。
Anchor-free模型代表
1. DenseBox
虽然不完全是今天所讨论的anchor-free检测方法,但DenseBox是较早采用端到端方式进行目标检测和定位的方法之一,它为后续的anchor-free方法提供了灵感。DenseBox通过直接在特征图上预测边界框和目标的存在,展示了去除传统锚点的可能性。
2. YOLOv1
YOLOv1是一个开创性的工作,它将目标检测视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。虽然YOLOv1本身使用了锚点,但它的整体思想和设计哲学对后来的anchor-free方法有着重要的影响,特别是它对于实现快速、简洁且有效的目标检测系统的追求。
3. CornerNet
CornerNet是一个真正的anchor-free目标检测方法的代表,它通过检测对象的角点(左上角和右下角)并使用配对的关键点来预测对象的位置,而不依赖于预定义的锚点。CornerNet的提出标志着anchor-free目标检测方法的一个重要发展,它展示了一种全新的思路来解决目标检测问题。