【目标检测论文阅读】CenterNet :Objects as Points

最新推荐文章于 2023-09-14 20:30:47 发布
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分类专栏： 目标识别 深度学习
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c20081052/article/details/89358658
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本文探讨了可变卷积网络的概念、原理及其在深度学习领域的应用。通过重点参考的博客文章，深入解析了可变卷积如何适应不同尺度和形状的特征，提高神经网络的灵活性和效率。

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【三维目标检测】CenterPoint（一）
叶子的博客
12-02 7159
CenterPoint模型的整体结构如下图所示，由最初的一阶段模型扩展为了两阶段模型。第二阶段负责对第一阶段的检测结果进行微调修正，与基于候选框的两阶段目标检测思想基本一致。这里重点介绍CenterPoint的第一个阶段，并且单阶段的CenterPoint可直接完成对三维目标的检测。图1 CenterPoint模型结构CenterPoint模型的关键数据和路径包含如下几个方面。带着这几个关键点来深入理解算法程序时效率会大大提高。
CenterNet :Objects as Points-论文笔记（目标检测）
Wincher's blog
07-25 971
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
CenterNet-Objects as Points论文翻译
tongshen的博客
03-30 1379
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...
[论文阅读]centerpoint——基于Center的三维目标检测与跟踪
最新发布
qq_53909832的博客
09-14 1万+
centerpoint论文阅读
centernet论文解读
weixin_41803339的博客
03-31 1137
1、序言 conternet在19年刚出来的时候就对它特别感兴趣，后面遇到了FCOS，就把它遗忘了，但是centernet还是具有很多新颖的idea，值得分析一下。但最近看了一下论文以后突然对各种检测模型的界限不像以前划分的那么清了，什么两阶段和单阶段，anchor free 和anchor base在我看来主要还是在定义正负样本的区别，还有框的回归方式，anchor base会有个anchor box的先验知识，但实际上框的回归方式不重要。。。 2、论文 论文中说大多数成功的目...
论文精读——CenterNet :Objects as Points
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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...
论文精读——CenterNet _Objects as Points - c20081052的专栏 - 优快云博客.pdf
09-24
在本文中，我们主要讨论的是一个名为CenterNet的目标检测方法，该方法的核心思想是将图像中的目标视为一个点——即目标的边界框（BBox）的中心点。这种方法与传统的基于边界框的目标检测方法有显著的不同，后者通常...
论文阅读瞎记(五) CenterNet: Objects as Points 2019
Pleadge的博客
03-30 4009
概要 在图片中检测识别物体作为轴对齐（axis-aligned）的bbox。大多数成功的检测器枚举了临近的潜在物体位置列表并且对其进行分类。这是浪费，不高效并且需要额外的后处理的。这篇文章中作者使用了不同的方法。作者将每一个物体建模为一个点（也就是物体的中心点）作者的检测器使用了关键点估计来找到中心点并且回归到其他物体属性中去，比如尺寸，3D位置，方向甚至动作。作者基于中心点的方法，CenterNet是端到端可微分的，简单快速且相比anchor base方法更准确。CenterNet在COCO数据集中达到了
【论文笔记】：CenterNet :Objects as Points
Activewaste
07-26 1116
&Title: Objects as Points &Summary 作者在构建模型时将目标作为一个点——即目标BBox的中心点。检测器采用关键点估计来找到中心点，并回归到其他目标属性，例如尺寸，3D位置，方向，甚至姿态。 论文是基于中心点的方法，称为：CenterNet，相比较于基于BBox的检测器，我们的模型是端到端可微的，更简单，更快，更精确。我们的模型实现了速度和精确的...
第二篇：CenterNet :Objects as Points
qq_39821101的博客
09-15 290
CenterNet :Objects as Points 地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf 代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet
点云 3D 目标检测 - CenterPoint：Center-based 3D Object Detection and Tracking（CVPR 2021）
77wpa的博客
03-08 9498
三维目标通常表示为点云中的三维长方体。这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但存在额外的挑战。三维世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框拟合到旋转的目标。在本文中，我们建议将3D目标表示、检测和跟踪为点。我们的框架CenterPoint首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D大小、3D方向和速度。在第二阶段，它使用目标上的其他点特征来细化这些估计。在CenterPoint中，3D目标跟踪简化为贪婪的最近点匹配。
CenterNet论文学习解读
ioir123juuki的博客
12-27 4355
文章目录资源原理简介相关研究使用anchor的目标检测优势使用关键点的目标检测优势单目3D目标检测优势网络结构预备知识损失函数推理2D检测**3D检测：**人体姿态估计backbone代码解读 资源 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 Ber...
【激光雷达3D（4）】CenterPoint《Center-based 3D Object Detection and Tracking》
Hali_Botebie的博客
11-18 977
最近在分析BEV 的head的设计，在BEVDet和BEVFormer里，使用了各种3D detection head（BEVDet用了centerpoint，BEVFormer用了deformable detr）
CenterPoint论文和代码解析
xiaohu的博客
08-24 4155
三维对象通常表示为点云中的 3D 框。这种表示模仿了基于图像的 2D 边界框检测，但也带来了额外的挑战。3D 世界中的对象不遵循任何特定的方向，基于框的检测器难以枚举所有方向或将轴对齐的边界框拟合到旋转的对象。在本文中，我们用点来表示、检测和跟踪三维物体。我们的框架 CenterPoint 首先使用关键点检测器检测对象的中心，然后回归其他属性，包括 3D 尺寸、3D 方向和速度。在第二阶段，它使用目标上的额外点特征来改进这些估计。在 CenterPoint 中，3D 对象跟踪简化为贪婪的最近点匹配。....
论文翻译：CenterNet:Objects as Points
zzl18681269883的博客
05-23 913
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...
CenterPoint论文阅读
Furtherisxgi的博客
04-09 1231
三维物体通常表示为点云中的三维box。这种表示模仿了经过充分研究的基于图像的2D的bbox检测，但带来了额外的挑战。3D世界中的对象不遵循任何特定的方向，基于box的检测器很难枚举所有的方向或为旋转的对象拟合一个轴对齐的包围框。在本文中，我们建议将3D对象表示、检测和跟踪为点。我们的框架CenterPoint首先使用关键点检测器检测对象的中心，然后回归到其他属性，包括3D大小、3D方向和速度。在第二阶段，它使用对象上的附加点特征来改进这些估计。在CenterPoint中，3D对象跟踪简化为贪婪的近点匹配。
激光点云3D目标检测算法之CenterPoint
DeepDriving
05-19 3327
是CVPR 2021的论文《》中提出的一个激光点云3D目标检测与跟踪算法框架，与以往算法不同的是，该算法不用边界框而是提出用关键点来表示、检测和跟踪3D目标：在检测流程中，第一阶段先用一个关键点检测器去检测目标的中心点，然后再用中心点特征回归出目标的3D尺寸、朝向和速度等属性，第二阶段再基于该目标额外的点特征去对这些属性进行优化；目标跟踪则被简化为一个简单的最近点匹配过程。提出的3D目标检测与跟踪算法非常简单而高效，在nuScenes和Waymo数据集上都取得了SOTA的性能表现。论文链接代码链接本文将对。
【论文翻译】CenterNet: Objects as Points
一路嵌行的博客
03-28 908
**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...
CenterPoint 论文笔记
Tianchao龙虾
10-15 5203
Center-based 3D Object Detection and Tracking CenterPoint CVPR2021 论文链接: https://arxiv.org/abs/2006.11275 一、 Problem Statement 三维世界中的对象不遵循任何特定方向，基于box-based的检测器难以枚举所有方向或将轴对齐的边界bounding box拟合到旋转的对象。 而且3D目标检测有以下三个挑战: 点云稀疏 输出的3D bounding box通常不与任何坐标轴对齐 3D目标
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