Objects as Points

最新推荐文章于 2024-12-12 01:00:00 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/hugeng007/p/11168291.html
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此博客可能围绕以点来表示物体展开，但内容仅给出转载链接，未提供更多关键信息。推测可能涉及物体表示的相关信息技术内容。

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论文学习：《Objects as Points》
weixin_42214565的博客
09-04 925
被大佬安利了这篇论文，花了整整一天的时间学习这篇论文，感觉非常妙。记录一下学习笔记，先推荐两篇个人觉得讲的非常好的文章，以下笔记有些内容摘自这里： [1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/66048276 [2]http://www.tensorinfinity.com/paper_189.html [3]https://blog.youkuaiyun.com/c20081...
论文阅读：Objects as Points（也叫CenterNet）
j879159541的博客
10-14 1727
文章目录1、论文总述 2、center point与Anchor-based的不同 3、Hourglass-104 resnet和DLA-34的网络结构4、中心点正负样本的标定以及改进的focal loss 5、宽高和总体的损失函数6、From points to bounding boxes7、不同basenet和augmentation下的网络性能8、State-of-the-art comp...
论文阅读 Objects as Points
weixin_45935290的博客
07-05 499
Detection将物体识别为轴对齐的框，大多数成功的object detectors会列举出几乎穷尽的潜在物体位置并对每个位置进行分类。这种方法浪费资源、效率低下，并需要额外的后处理。在本文中，我们采用了一种不同的方法。我们将物体建模为一个单独的点——其边界框的中心点。我们的检测器使用keypoint estimation来找到中心点，并回归到所有其他物体属性，例如大小、3D位置、方向。
CenterNet（Objects as Points）：极简Anchor-free目标检测框架
AI数据工厂
02-09 1191
论文地址：http://arxiv.org/abs/1904.07850 GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 0、写在前面 目标检测通常将目标识别为与坐标轴平行的一个方框。大多数目标检测器都是先列出所有可能的目标位置边框，然后逐个进行分类，这是一种浪费、低效且需要额外后处理的方式。本文提出了一种完全不同的方法：将目标建模为一个点（边框的中心），首先使用关键点估计找到中心点，然后回归所有的其他属性，比如尺寸、3D位置、方向，甚至是姿..
【Objects as Points】
qq_45255630的博客
04-18 271
在本文中，我们采取了不同的方法。我们将对象建模为单个点，即其边界框的中心点。我们的检测器使用关键点估计来找到中心点，并回归到所有其他对象的财产，例如大小、3D位置、方向、设置姿势。我们的基于中心的方法CenterNet是端到端可微的，比相应的基于边界框的检测器更简单、更快、更准确。
论文精读——CenterNet _Objects as Points - c20081052的专栏 - 优快云博客.pdf
09-24
在本文中，我们主要讨论的是一个名为CenterNet的目标检测方法，该方法的核心思想是将图像中的目标视为一个点——即目标的边界框（BBox）的中心点。这种方法与传统的基于边界框的目标检测方法有显著的不同，后者通常...
Objects as Points 解读
qq_41298141的博客
06-14 3476
Objects as Points 2019 Xingyi Zhou, Dequan Wang, Philipp Krahenb ¨uhl 我们在对象的边界框中心用一个点表示对象(参见图2)，然后直接从中心位置的图像特征返回其他属性，如对象大小、尺寸、3D范围、方向和姿态。目标检测是一个标准的关键点估计问题。将图像输入到一个完全卷积网络中生成一个热图，热图的峰值对应对象的中心。每个峰值的图像特征预...
论文阅读瞎记(五) CenterNet: Objects as Points 2019
Pleadge的博客
03-30 4015
概要 在图片中检测识别物体作为轴对齐（axis-aligned）的bbox。大多数成功的检测器枚举了临近的潜在物体位置列表并且对其进行分类。这是浪费，不高效并且需要额外的后处理的。这篇文章中作者使用了不同的方法。作者将每一个物体建模为一个点（也就是物体的中心点）作者的检测器使用了关键点估计来找到中心点并且回归到其他物体属性中去，比如尺寸，3D位置，方向甚至动作。作者基于中心点的方法，CenterNet是端到端可微分的，简单快速且相比anchor base方法更准确。CenterNet在COCO数据集中达到了
Objects as Points论文总结
tongshen的博客
04-02 481
1、下采样4倍得到一个低分辨率的图，在这个图上来定义关键点而后生成heatMap 2、返回原图的中心点会因为输出步长的量化导致偏移，预测一个偏移量来弥补 3、能够用简单的方法来代替目前复杂的目标检测方法是一个质的飞越。 4、以往的目标检测模型大多数是不可端到微分的不可训练的，那什么情况下是可微分的可训练的呢？ 5、为什么图像的特征可以回归出图像的坐标呢，如果直接回归肯定是不可以的。 6、使用二维联...
objectAsPoints.pdf
05-21
目标检测网络预测输出bounding box的位置，Object as points通过目标所在的中心位置和目标的尺寸确定box，所以网络的关键是预测中心点（关键点），基于中心点及其特征，则可推断目标的尺寸以及其他性质，从而可拓展在其他任务上，如3D检测、人体姿态识别等。
Objects as Points——对象即点
最新发布
Together_CZ的博客
12-12 1335
Objects as Points——对象即点
[论文笔记]Objects as Points
weixin_30480075的博客
07-03 275
Title：Objects as Points Authors:Xingyi Zhou (UT Austin),Dequan Wang (UC Berkeley),Philipp Kr¨ahenb¨uhl (UT Austin) Paper code-pytorch 　　一篇非常好的目标检测anchor-free的文章，只利用一个点（BoundingBox的中心点...
CenterNet：Objects as Points
weixin_42557215的博客
07-30 628
简介 看了一位博主解读CenterNet的博客（https://blog.youkuaiyun.com/baobei0112/article/details/94392343），感觉写的不错，转载一下。 内容属于转载！ 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间：2019.4.16 机构：UT Austin，UC Berkeley 代码：https://...
【目标检测】Objects as Points
可乐大牛的博客
12-23 761
本文是一个anchor-free的目标检测算法。如何更好地将目标检测问题建模为关键点检测问题一个简单高效的目标检测方法CenterNet。简单：彻底的端到端（不需要NMS后处理），整体流程就是关键点预测+相关参数回归，高效：不需要预先设置anchor，速度精度都超过了基于anchor的方法。
【CenterNet】《Objects as Points》
bryant_meng
05-26 1012
arXiv-2019 Code：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 文章目录1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method4.1 2D Objects as Points4.2 Human pose estimation5 Experiments5.1 Datasets5.2 Implementation details5.3 Object detec.
CenterNet：Object as Points
hjxu2016的博客
11-18 966
转载 论文精读——CenterNet :Objects as Points 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 发布时间：2019.4.16 机构：UT Austin，UC Berkeley 代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet   Abstract        目标检测识别往往在图像上将目标用矩形框形式框出，该框的水平和垂直轴与图像的水平和垂直
Paper reading：CenterNet （Objects as Points）
Felaim的博客
10-29 923
CenterNet （Objects as Points） 一、背景介绍 先说下为啥要写着篇博客，这是2019年检测的一篇文章，非常的火，也非常的好用。就LZ目前接触的几个项目来说，基本上目标检测使用的都是CenterNet中这一套，DBFace，FairMOT等等一系列。可以看到如果检测能够做的很快很好，可以空下很多资源给其下游的应用，如安防、自动驾驶等任务中去。所以，对于现在AI可以落地的一些应用中，检测占了很大一部分的比例。 这个结构为什么能够那么火呢？结论是它的速度很快并且精度也很高，所以用的小伙伴
centernet: objects as points
liguandong
12-16 2180
轻松掌握 MMDetection 中常用算法(七)：CenterNet - 知乎文@ 0000070 摘要 在大家的千呼万唤中，MMDetection 支持 CenterNet 了！！ CenterNet 全称为 Objects as Points，因其极其简单优雅的设计、任务扩展性强、高速的推理速度、有竞争力的精度以及无需 NMS 后处理等优…https://zhuanlan.zhihu.com/p/374891478扔掉anchor！真正的CenterNet——Objects as Points论文解读
Tracking Objects as Points
07-28
"Tracking Objects as Points"是一种基于点的同时检测和跟踪方法，由德克萨斯奥斯汀分校和英特尔研究院的研究人员提出。这种方法利用近期提出的CenterNet检测器来定位目标中心，并将检测器和用点表示的先前踪片（tracklet）置于两个连续帧上。通过训练检测器，使其输出当前帧目标中心和前一帧目标中心的偏移向量，然后使用贪心匹配的方式满足关联目标物体的需求。这种方法具有简单、快速、准确的特点，并且可以以端到端形式进行训练且可微分。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [多目标跟踪新范式：CenterTrack](https://blog.youkuaiyun.com/moxibingdao/article/details/105898244)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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