如何评价最新的anchor-free目标检测模型FCOS? - 知乎
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之上由卷出两层，分别为P6和P7，这样就有5个level的特征图送入检测头进行后续检测。
如何评价最新的anchor-free目标检测模型FCOS? - 知乎
最近有个实验要在fcos上做实验，调了很多组，说几点感受吧，欢迎讨论。 首先我觉得，FCOS 的模型确实很漂亮，一个pipeline 端到端出三个分支，box regression，classification，centerness；过程完全不依赖于 anchor box，省去了 IoU 计算， 这部分提速非常大。
FCOS: 最新的one-stage逐像素目标检测算法 - 知乎
2020年11月18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的性能也优于最近推出的无anchor的one-stage检测网络CornerNet，且设计复杂度大大降低。
发STOC/FOCS是什么概念？有多难？ - 知乎
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目标检测算法 (FCOS) 是如何生成Bounding Box的？ - 知乎
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测不同尺度目标来缓解这个问题，至于回归，fcos作为逐像素点的方法，思路都是差不多 ...
如何把一个水平框的目标检测框架改成旋转框 ... - 知乎
如果想把fcos改成旋转的话，可以参考文字检测的一篇论文east。 本来我也改了一个想集成在上面的benchmark上，奈何调了好几天没有调通就放弃了。 -----------------2021.6.16--------------
如何评价最新的基于DETR的改进工作： TSP-FCOS和 ... - 知乎
2021年1月4日 · 本质上是把Transformer当一个比NMS更好的后处理在使用。但Attention的计算开销很大，如果把FCOS最后的feature map拉平当输入，计算量会爆炸，所以TSP-FCOS使用了一个FoI selection模块，完成了对positives的筛选，直接把attention的输入降低到了700，进而大幅减少 …
FCOS: 怎么解决重叠歧义？ - 知乎
fcos: 怎么解决重叠歧义？ Fully Convolutional One-Stage Object Detection这篇论文中说FPN可以解决bbox重叠部分的点的insta… 显示全部
如何评价百度最新的PP-YOLOE：效果超过YOLOX和YOLOV5？ - 知乎
FCOS以GT中心区域的Anchor作为正样本，ATSS根据GT附近最近Anchor的统计特征来确定样本。 上述标签分配策略在全局训练过程中没有变化。 为了获得全局最优的匹配结果，采用了SimOTA动态标签分配策略对训练过程进行了优化。
对比 Anchor-based 与 Anchor-free 目标检测算法，二者分别有哪 …
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测框的问题，具体的原因以及操作方式，下边再说。