keras-fcos 这是在keras和Tensorflow上的实现。 该项目基于和 。 感谢您的辛勤工作。 测试 我在Pascal VOC2012 trainval.txt + Pascal VOC2007 train.txt上进行了培训，并在Pascal VOC2007 val.txt上进行了验证。 有用于训练的14041张图像和用于验证的2510张图像。 VOC2007测试的最佳评估结果是（score_threshold = 0.05）： 骨干 行动计划50 资源50 0.6892 resnet101 0.7352 预训练模型在这里。 提取代码：yr8k python3 inference.py通过在此处指定图像路径和模型路径来测试图像。 火车 构建数据集（Pascal VOC，其他类型请参考 ） 下载VOC2007和VOC2012，将所有图像文件从VOC2007

FCOS论文《FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection》代码最强解读

这是我自己梳理的FCOS目标检测代码，给大家省点时间去debug。FCOS的head部分：cls分支和bbox分支其实是和retinanet一样的，只不过没有了A这个anchor的数量，以及回归的对象不一样，但是网络的整体结构还是和retinanet一样。 在计算流程上不一样的地方我觉得不一样的点是：retinanet是将每个rpn网络的输出concate起来，而FCOS是每层单独预测，之后将每一层的结果concat起来，可能是因为FCOS在concate的时候不方便，因为网络中多出了一个centerness的分支，下面我将从FCOS的测试代码和训练代码开始解析记录，解析中省去了backbone以及FPN网络的解析，主要在head部分。