Anchor free目标检测工作收集项目

当前多数one stage、two stage目标检测框架为anchor based,存在需大量超参数、计算负担大、正负样本不均衡等缺点,因此Anchor free目标检测研究成热点。作者和组内同学在github建项目,汇总15年以来相关论文及代码,给出了项目链接。

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Anchor free目标检测工作收集项目

项目说明

目前大部分one stage,two stage的目标检测框架都是anchor based,需要提前定义好anchor的大小,比例,然后再在anchor上进行微调。它存在很多缺点,如anchor本身需要很多超参数去定义,这个会干扰网络的性能。其次,大量的anchor一方面增加计算负担,另一方面包含了大量背景(负样本),这会出现正负样本不均衡的情况。
因此,关于Anchor free目标检测的研究逐渐成为热点。
为了方便anchor free思想的学习,我和组内同学一起在github上建立了关于anchor free目标检测往年发表论文汇总的项目,汇总了15年以来一些较为awesome的论文及代码,欢迎各位前来吐槽~支持我们的也别忘双击star==

github项目链接:https://github.com/XinZhangNLPR/awesome-anchor-free-object-detection
在这里插入图片描述

### 使用 YOLO 实现遥感图像的目标检测 #### 数据准备 为了使用 YOLO 进行遥感目标检测,首先需要准备好训练数据集。这包括收集并标注大量带有边界框的遥感图像。由于遥感图像具有特殊的性质,例如尺度多样性、视角特殊性以及多方向问题[^4],因此在构建数据集时需特别注意这些特性。 #### 环境搭建 可以参考开源项目 `yolov7` 的官方仓库来安装必要的依赖环境,并配置好 GPU 加速支持以便加速模型训练过程[^1]。具体操作如下: ```bash git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov7.git cd yolov7 pip install -r requirements.txt ``` #### 训练流程 针对遥感图像的特点调整超参数和网络架构是非常重要的一步。以下是具体的训练步骤说明: - **修改配置文件** 编辑 `data/custom.yaml` 文件定义自己的类别数目以及其他相关路径信息。 - **预处理增强** 考虑到遥感图像中的小目标问题,可以通过增加图片分辨率或者引入更多的数据增广手段(如随机裁剪、翻转等)提高模型性能[^3]。 - **启动训练命令** 利用脚本运行训练程序,指定使用的权重初始化方式以及自定义的数据集位置。 ```bash python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data data/custom.yaml --weights yolov7.pt ``` #### 测试与评估 完成训练之后,应当对测试集上的表现进行全面分析。通过可视化预测结果查看是否能有效应对不同朝向的对象;同时计算 mAP (mean Average Precision) 来衡量整体精度水平。 #### 结果优化建议 如果发现某些特定类型的物体识别效果不佳,则可以从以下几个方面入手改进: - 收集更多样化的样本扩充现有数据库; - 设计专门用于捕捉旋转矩形框坐标的损失函数替代标准 IOU 度量; - 探索迁移学习策略充分利用其他领域已有的成熟解决方案作为基础框架加以微调适配当前任务需求。 --- ### 提升旋转目标检测能力的技术方案探讨 除了上述提到的基础方法外,还可以尝试一些高级技巧进一步强化系统的适应力面对复杂的实际场景挑战。比如采用 anchor-free 架构减少先验假设带来的偏差影响;或是融合注意力机制突出重要区域特征表达等等。
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