2020年11月17日 · FCOS与其他最先进的two-stage或one-stage目标检测算法的比较。 在相同主干网络的情况下，FCOS的性能比基于anchor的RetinaNet高出1.9%。 FCOS的性能也优于最近 …

2019年4月11日 · FCOS借鉴FCN的思路，实现不依赖Anchor box的one stage的检测也确实可以称得上Anchor-free了。 除了具备Anchor-free的优势如避免了和anchor box相关的计算、超参的 …

FCOS结构图[1] 模型就是较为传统的基于FPN的一个backbone，加上检测头。图上将backbone和FPN分为了两个部分，主要是因为FCOS的Feature Pyramid与传统的FPN不太一样，他在P5 …

fcos算法的网络架构如下图所示，使用fpn实现多层特征图的融合。 最终每个检测头依旧包含类别分类以及边界框回归分支。 其中分类分支包含CenterNess的分支主要用来解决大量低质量预 …

1.结合自动驾驶的3D目标检测、全景感知：推荐两篇文章，一是沈春华老师提出的FCOS-Lidar，二是旷视孙剑团队提出的3D感知统一框架 2. 多模态任务统一框架： 推荐ACM图灵奖获得者、神 …

对于af方法：以FCOS为例，只要这个网格位置落在gt box中，这个网格就是个正样本，啊。 这就是网格本身的角度了，失衡问题我就不重复了。 也就是说，和分类不同，在OD中，一张图像 …

2022年1月20日 · fcos是强制正负样本在不同的fpn层进行分配，它以中心点采样作为一个范围的正样本，采样范围以外的点做负样本，它的核心问题是两框重叠问题，通过超参强制在不同层预 …

知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业 …

个人认为都值得一读，反正也不会花费多少时间，两篇论文而已。 因为YOLOX是yolo系列比较新的一个集大成者工作，最重要的一点是，它将yolo系列一直以来甩不掉的anchor box去掉了， …

fcos目标检测如何对小目标进行采样？ FCOS中，对目标框的回归是对一个像素点预测左、上、右、下的距离。 但是，有些框的宽高是小于8的，而FCOS的最小步长就是8，也就是说，有的框 …