Objects as Points论文总结

最新推荐文章于 2022-12-30 22:58:00 发布
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《Objects as Points 论文总结》

  本人逐字翻译了CenterNet 之 Objects as points的论文，这里主要整理CenterNet中提到的知识点，以及写下自己的感悟和看法，主要从主干网络、监督方式以及我目前对anchor free的理解。方便后续对CenterNet的复习。

Key Words：Bottom-up、监督方式、Anchor free、推理增强


CVPR, 2019

Agile Pioneer  

文章目录

Bottom-up

  Encoder-Decoder模型结构能cover绝大多数的场景，标准的Encoder-Decoder是对称的网络结构，通过卷积+下采样进行图像编码，得到高层语义信息。而后通过转置卷积或插值等上采样方法进行Decoder。当然这种结构也不限于CNN，也可以用RNN以及全连接之类的进行编解码。

  Encoder-Decoder模型结构可以做图像语义分割、Crow Count、AutoEncoder以及各种生成模型，

最低0.47元/天 解锁文章
论文学习：《Objects as Points》
weixin_42214565的博客
09-04 926
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...
CenterNet :Objects as Points-论文笔记（目标检测）
Wincher's blog
07-25 976
摘要 传统目标检测将物体定义为沿着坐标轴的边界框，对所有可能的物体进行穷举搜索，再进行分类。这种方法耗时耗力，且需要额外的后处理过程。本文将物体建模为单个点——边界框的中心点，用关键点估计找到中心点，并且回归输出物体其他属性，如：尺寸，3D位置，旋向，甚至位姿。本文方法称为CenterNet，一种端到端具有多种优点的目标检测方法，达到了速度与准确率的平衡。 引言 目标检测很重要，为许多后续任务提供支撑（实力分割、位置估计等）。在监控、自动驾驶等领域有广泛应用。传统目标检测将物体定义为沿着坐标轴的边界框，对所
论文精读——CenterNet _Objects as Points - c20081052的专栏 - 优快云博客.pdf
09-24
论文精读——CenterNet _Objects as Points - c20081052的专栏 - 优快云博客
Objects as Points 论文总结
雄关漫道真如铁 而今迈步从头越
11-20 4446
《Objects as Points 论文总结》   我逐字翻译了CenterNet 之 Objects as points的论文，这里主要整理CenterNet中提到的知识点，以及写下自己的感悟和看法，主要从主干网络、监督方式以及我目前对anchor free的理解。方便后续对CenterNet的复习。 Key Words：Bottom-up、监督方式、Anchor free、推理增强 CVPR, 2019 Agile Pioneer   文章目录Bottom-up监督方式目标检测姿态.
CenterNet：Objects as Points论文解读以及源码分析
我的博客有点东西
06-17 1849
ICCV2019 官方源码 梗概 CenterNet通过预测每个目标的中心点，既而以中心点为基准进行回归宽和高，以及由于下采样带来的点的偏置。将目标检测用关键点检测的思路来做，抛弃了由anchor生成的大量需要被抑制的样本，故而不需要NMS做后处理，而且整个网络只有一个检测Head，不基于FPN为BackBone需要多个检测Head，整体速度就快了很多。 方法 网络的总体结构可以化简为上图所示。其中backbone的结构放在最后讲解，对于一种新的检测思路，重点思路是在如何对label编码，如何对预测结果解
论文阅读：Objects as Points
07-01 308
论文信息： Xingyi Zhou,UT Austin, arxiv1904.07852代码链接： https://github.com/xingyizhou/CenterNet整体信息： 这篇文章题目言简意赅，就非常吸引人眼球。不同于CornerNet预测一对角点得到bbox，以及基于CornerNet改进的CenterNet预测三个点得到bbox，文章提出的CenterNet同样作为一种anc...
论文阅读：Objects as Points（也叫CenterNet）
j879159541的博客
10-14 1728
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...
CornerNet-Detecting Objects as Paired Keypoints论文的仿真实现代码
12-07
CornerNet是一种创新的目标检测算法，由Huang等人在2018年的论文《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》中提出。该算法引入了一种全新的视角来处理物体检测问题，它将每个物体视为一对关键点，即左上...
论文精读:Centernet:Objects as Points
qq_52053775的博客
12-30 698
论文地址:代码地址:.
论文精读——CenterNet :Objects as Points
热门推荐
c20081052的专栏
04-18 14万+
论文题目：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以轴对称的框形式框出。大...
Objects as Points论文阅读笔记
Eric3778的博客
09-21 1185
Objects as Points论文阅读笔记 前言 在这篇博客中，我主要对CenterNet的实现过程进行一些分析。由于本人刚刚接触计算机视觉领域，所以有些问题可能分析的不够透彻或者有些错误，也请各位读者多多谅解并及时指出问题，万分感谢。 背景介绍 大多数目标检测器都是在图像上将目标用框（bounding box）来框出，这需要枚举所有可能的物体位置并对每个位置进行分类，但是这种方式效率低下。在...
【目标检测】CenterNet:Objects as Points论文理解
qq_36926037的博客
03-22 2059
文章目录摘要1 介绍2 相关工作3 准备工作4 目标作为点4.1 3D检测4.2 人体姿态估计5 实现细节6 实验6.1 目标检测6.1.1 额外实验6.2 3D检测6.3 姿态估计7 结论8 附录8.1 附录A——碰撞实验细节8.2 附录B——Pascal VOC实验8.3 附录C——错误分析 摘要   目标检测：   将目标识别为图像中与轴对齐的方框。大多数成功的目标检测器列举出几乎详尽的潜在目标位置列表，并进行分类。这种方式浪费、效率低下，并且需要额外的后处理。   本文：   采用了一种不同的方
目标检测论文笔记二：CenterNet《Objects as Points》
SanJin_Young的博客
10-17 903
论文通过将物体建模成一个物体中心点，使用关键点估计网络来预测物体中心并回归一系列物体属性（长宽高等等）。并且相比于基于anchor的物体检测器，CenterNet 更简单、更快、更准确。 网络的整个运行流程为：在训练时，先将图像送入全卷积神经网络中生成热图，热图中的峰值点就是物体的中心点，每一个峰值点的图像特征用于预测物体框的属性。在预测时，仅为简单的网络前向过程，没有NMS作为后处理。 作者认为CenterNet与onestage的基于anchor的目标检测方法十分接近，但是却有几...
扔掉anchor！真正的CenterNet——Objects as Points论文解读
07-01 5539
前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测，相比于CornerNet做出了改进，使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高，尤其是与YOLOv3作比较，在相同速度的条件下，CenterNet的精度比YOLOv3提高了4个左右的点。 CenterNet不仅可以用于目标检测，还可以用于其他的一些任务，如肢体识别或者...
CenterNet-Objects as Points论文翻译
tongshen的博客
03-30 1384
点即是目标   建模一个对象为一个单个的点——即目标框的中心点。我们的检测器使用关键点估计来找到中心点并且回归出全部其他的目标属性，比如大小，3D位置，方向甚至姿势。我们基于中心点的方法称为CenterNet，是一个端到端可微的检测方法，比起基于目标框的检测器更简单，更快而且更准确。尤其是姿势估计部分的关键点分组，比起openpose的复杂的后处理，该论文的方法更巧妙，通过对各个关键点直接回...
论文翻译：CenterNet:Objects as Points
zzl18681269883的博客
05-23 918
摘要: 检测将物体识别为图像中与轴对齐的框。大多数成功的对象探测器列举了一个几乎详尽的潜在对象位置列表，并对每个对象进行分类。这是浪费，效率低下，并且需要额外的后处理。在本文中，我们采取了一种不同的方法。我们将一个对象定为一个单点-它的边界框的中心点。我们的检测器使用关键点估计来寻找中心点，并回归到所有其他对象属性，如大小，3D位置，方向，甚至姿态。我们基于中心点的方法，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。在MS COCO数据集上，Ce...
【论文翻译】CenterNet: Objects as Points
一路嵌行的博客
03-28 913
**写在前面：**由于硕士课程“专业英语”需要提交英文论文翻译的论文，所以选择了最近在做的CenterNet目标检测。此文非华为出品的CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection 论文题目：Objects as Points 论文地址：PDF 论文代码：Code 环境配置：Ubuntu16.04 | Win10 点作目标 摘要 目标检测往往在...
Objects as Points：预测目标中心，无需NMS等后处理操作 | CVPR 2019
晓飞的算法工程笔记
01-19 301
论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法，将检测目标视为关键点，先找到目标的中心点，然后回归其尺寸。对比上一篇同名的CenterNet算法，本文的算法更简洁且性能足够强大，不需要NMS等后处理方法，能够拓展到其它检测任务中   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Objects as Points 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.07850 论文代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet Introductio.
CornerNet: Detecting Objects as Paried Keypoints 论文翻译
qq_43659281的博客
04-17 536
检测的目标作为成对的关键点 摘要 我们设计了CornerNet，一个新的目标检测方法，我们将一个目标边界框检测为一对关键点，即左上角和右下角，用一个单层卷积神经网络。通过将检测的目标作为成对的关键点，我们除去了对普遍被用在以前单步检测的设计一组锚框的需求。此外对于我们的新方法，我们提出corner池，一中新的池化层能帮助网络更好的定位边角。实验显示CornerNet实现了42.2%的AP在MS COCO数据集上，优于所有现有的单步检测。 关键字 目标检测 1 介绍 ...
ddter论文复现
最新发布
03-15
import numpy as np from scipy.interpolate import BSpline def determine_drone_position(data): pass # Implement position determination logic here. def identify_obstacles(sensor_readings): pass # Add...
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