【学习笔记4】⭐FCOS(Fully Convolutional One-Stage )一阶全卷积目标检测

最新推荐文章于 2024-12-09 17:38:14 发布

小小小小小小蜜蜂

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文章标签：深度学习卷积神经网络

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44116169/article/details/110423112

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FCOS是一种不依赖预定义锚框的目标检测方法，通过逐像素回归预测和多尺度策略提高召回率。文章详细介绍了FCOS的中心点预测、多尺度策略和center-ness的概念，用以解决边界框质量问题和目标重叠问题。center-ness指标作为中心度度量，用于抑制低质量预测框并在非极大值抑制中发挥作用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

FCOS

前言
一逐像素回归预测
二多尺度策略
- 2.1 图示
- 2.2 具体步骤
三 center-ness
说在最后

前言

FCOS是一种不依赖预定义的锚框，因此完全避免了预先定义锚框的复杂计算。重点是检测到中心点和中心点到框的四个距离。

一逐像素回归预测

由于，FCOS为了提升召回率，则对目标物体框中的所有点都进行了边界框的预测。

导致，最终预测得到的边界框质量不高。

FCOS提出的预测策略如下：

由于执行回归的都是正样本（就是l* t* r* b*都是大于0的）所以使用exp函数，将目标进行拉伸，可以使得最终的特征空间更大，辨识度更强。

二多尺度策略

2.1 图示

在这里插入图片描述

2.2 具体步骤

在这里插入图片描述
而这种约束带来的额外效果在于，由于

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