FCOS算法

最新推荐文章于 2022-12-27 20:13:33 发布
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近来读个FCOS算法的改进 CenterMask _ Real-Time Anchor-Free Instance Segmentation，回溯到FCOS，记录现有介绍该算法的博客。

1、FCOS算法详解 https://blog.youkuaiyun.com/WZZ18191171661/article/details/89258086 有论文和代码地址

2、FCOS: 最新的one-stage逐像素目标检测算法 https://blog.youkuaiyun.com/qiu931110/article/details/89073244 算法核心介绍的很清晰

3、FCOS核心代码阅读笔记https://www.sun11.me/blog/2019/fcos-core-code-note/  介绍核心代码

4、FCOS：全卷积目标检测 https://www.jianshu.com/p/76c03635f8f9 介绍的更全面和详细

5、FCOS算法详解 https://zhuanlan.zhihu.com/p/90690018?from_voters_page=true  有时间可看看这个代码介绍

 

顺便发现了三个2019年优质论文 待看

超越ResNet：Res2Net；目标检测最新网络：FCOS ；何恺明最新论文：RandWire-WS 

 https://cloud.tencent.com/developer/article/1420814

FCOS算法详解
小菜鸟的AI之路
07-10 1万+
论文名称:FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection 作者：Zhi Tian & Chunhua Shen等 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01355 代码链接：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/ 简要概述文章精华 FCOS算法也是一篇anchor free...
FCOS: 最新的one-stage逐像素目标检测算法
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yuanCruise
04-07 4万+
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf 本文提出了一种全卷积one-stage目标检测算法（FCOS），以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。目前最流行的不论是one-stage目标检测算法，如RetinaNet，SSD，YOLOv3，还是two-stage目标检测算法，如Faster R-CNN。这两类算法大都依赖于预定义的锚框（anch...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——FCOS算法
Clichong
08-11 3114
如有错误，恳请指出 文章目录1. Introduction2. FCOS Approach2.1 Fully Convolutional One-Stage Object Detector2.1.1 Networks2.1.2 Loss2.2 Multi-level Prediction with FPN for FCOS2.3 Center-ness for FCOS3. Result paper：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection.
目标检测之FCOS算法分析
计算机科学与技术专业学生的成长之路
12-27 1081
FCOS算法简要分析
MMDetection的FCOS算法fcos_head注释
weixin_40493382的博客
07-29 560
FCOS代码 fcos_head.py mmdetection
FCOS算法理解
hjxu2016的博客
11-12 3300
文章目录一、Anchor-based的缺点二、FCOS算法框架三、FCOS的后处理四、参考文献 FCOS是一片Anchor Free的目标检测算法，对每个像素进行直接预测，预测的目标是到bounding box的上、下、左、右边的距离，非常的直观，同时引入FPN结构，利用不同的层来处理不同的目标框。另外，创新性引入了Center-ness layer，过滤掉大部分的误检框。 论文名称:FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文链接：https
FCOS检测算法训练模型
11-19
FCOS检测算法在VOC数据集上的训练模型，直接下载可进行inference。配合代码https://github.com/leviome/fcos_pure 使用。具体教程看README.
Python-关于FCOS的一些改进FCOS完全卷积OneStage对象检测
08-11
关于FCOS的一些改进（FCOS：完全卷积One-Stage对象检测）
FCOS算法解读
持续关注并分享目标检测、数据生成、视频驱动、跨模态、分割、关键点等领域前沿技术
02-03 2157
论文：Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01355 代码链接：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/ FCOS网络结构如下图所示： FCOS使用FPN，每个head输出为三个分支分别为：类别分支、center-ness、回归分...
Fcos目标检测算法简读
sunny的专栏
06-13 1007
应用fcos进行检测很好的解决了小目标检测不到的问题。Fcos的创新点一个是anchor free，另一个是center-ness。 FCOS的模型的主体和RetinaNet基本一样，包括Backbone、Neck以及Head的一部分。下图为Fco
[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测
zhangxu
01-31 2000
FCOS的paper是《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》，来自阿德莱德大学沈春华老师团队，作者是田植，其近期的工作时在实例分割方向非常惊艳的BoxInst。 FCOS旨在利用全卷积的思路处理目标检测问题，它是一个anchor free的单阶段检测器，一个很有意思的地方是，FCOS和CenterNet都是在CornerNet之后，但是这它们几乎是同时挂到arxiv上，都在2019年的4月，且相差不到半个月。
FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection)
Hali_Botebie的博客
11-18 991
我们提出了一种完全卷积的一级对象检测器 (FCOS)，以每像素预测方式 (类似于语义分割) 解决对象检测问题。几乎所有最先进的对象检测器，例如RetinaNet，SSD，YOLOv3和更快的r-cnn，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测器FCOS是无锚盒的，也是无提案的。通过消除预定义的锚框集，FCOS完全避免了与锚框相关的复杂计算，例如在训练过程中计算重叠。更重要的是，我们还，这些参数通常对最终检测性能非常敏感。
pytorch FCOS检测算法训练报错
Muzythoof的博客
04-02 532
报错：File "/FCOS/fcos_core/modeling/rpn/fcos/loss.py", line 68, in get_sample_region if center_x[..., 0].sum() == 0: IndexError: index 0 is out of bounds for dimension 1 with size 0 这个错误在https://github...
对FCOS论文的一点理解
zhouying_12345的博客
11-27 597
一、创新点 1、anchor free，对每个feature map 上的每个像素点进行预测 2、FPN 多尺度预测，预测不同尺度的目标框 3、引入Center-ness 层，减少误检框 二、网络输出 1、分类分支 特征图上的每个点(x,y) 通过下面的公式映射到input image上的接近中心的位置 2、Center-ness 分支 主要目的是为了减少误检框 发现问题：部分误检框离真实框的中心点距离较大 解决方法：将分类支路的输出乘以一个权重图得到最终的分类置信度，而这.
目标检测经典算法中R-CNN系列算法、YOLO系列算法、 SSD系列算法、 RetinaNet算法、 CenterNet算法、 FCOS算法、 CornerNet算法、 EfficientDet算法这八个算法各自的优缺点和适用场景
10-13
R-CNN系列算法： 优点：检测精度高，能够检测出小目标。 缺点：速度慢，需要多次运行CNN网络，不适用于实时应用场景。 适用场景：对检测精度要求较高的场景，如安防监控等。 YOLO系列算法： 优点：速度快，可以实现实时检测，适用于移动端应用。 缺点：对小目标检测效果不佳，检测精度相对较低。 适用场景：对实时性要求较高的场景，如自动驾驶等。 SSD系列算法： 优点：速度快，可以实现实时检测，对小目标检测效果较好。 缺点：对大目标检测效果不如R-CNN系列算法。 适用场景：对实时性要求较高，同时对小目标检测要求较高的场景。 RetinaNet算法： 优点：在保证检测精度的同时，速度相对较快。 缺点：对于极小目标的检测效果不佳。 适用场景：对检测精度和速度都有一定要求的场景。 CenterNet算法： 优点：在保证检测精度的同时，速度相对较快，对小目标检测效果较好。 缺点：对于大目标的检测效果不如R-CNN系列算法。 适用场景：对检测精度和速度都有一定要求，同时对小目标检测要求较高的场景。 FCOS算法： 优点：对于不同大小的目标都能够进行有效的检测。 缺点：对于密集目标的检测效果不佳。 适用场景：对于目标大小差异较大的场景。 CornerNet算法： 优点：对于遮挡、截断等情况下的目标检测效果较好。 缺点：对于密集目标的检测效果不佳。 适用场景：对于目标遮挡、截断等情况较多的场景。 EfficientDet算法： 优点：在保证检测精度的同时，速度相对较快，同时能够检测出不同大小的目标。 缺点：需要较大的计算资源。 适用场景：对检测精度和速度都有一定要求，同时对目标大小差异较大的场景。
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