【论文阅读】【二维目标检测】ATSS

文章：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection
2020 CVPR
论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.02424
代码地址：https://github.com/sfzhang15/ATSS

文章写的是真漂亮！！！

Anchor s Anchor Free

文中提出，anchor based的方法和anchor free有以下三个区别：

• 1）每个位置的anchor数量：anchor based的方法每个位置有多个anchor，anchor free的方法每个位置只有一个anchor point
• 2） 正负样本的定义：anchor based的方法根据anchor和GT的IoU定义正负样本，anchor free的方法根据空间位置和GT的scale定义
• 3） 框回归的起始状态：anchor based的方法是回归GT框与anchor的残差，anchor free的方法则是回归anchor point到四个边的距离

有了以上三个区别，文章就要分析，到底是哪个因素影响了Anchor based的和Anchor free的性能差别了呢？

作者选取了RetinaNet（anchor based）和FCOS（Anchor Free）的方法作对比。

RetinaNet Vs FCOS

看RetinaNet和FCOS的结构，都非常简单，而且相似。作者先不讨论第一区别的影响，先讨论后两个。所以先将RetinaNet的anchor的数量设置为1，记作RetinaNet(#A=1)，anchor大小为8S。这样RetinaNet(#A=1)的性能下降到32.5%，与FCOS的37.8还有很大差距。但此时，FCOS其实还有很多Trick在里面，当把这些trick加入到RetinaNet(#A=1)中，RetinaNe(#A=1)t的性能上到了37.0，仍然有些差距。但目前来看，两者网络一模一样了，区别只能是在anchor based和anchor free的差别了，也就是上述的前两个问题。

针对2）和3）问题