FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文解读的ppt

上传者: 34914551 | 上传时间: 2021-11-06 16:56:25 | 文件大小: 3.91MB | 文件类型: -
作者提出了一种全卷积,一阶段目标检测网络,通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题(没有anchor,特征图上一个位置预测一个目标。anchor的办法是一个位置预测k个目标)。比起RetinaNet, SSD, YOLOV3, Faster RCNN等网络,FCOS不需要anchor,自然也不需要候选框。 通过消除anchor,FCOS避免了和ahor相关的复杂计算,比如在训练过程中要计算anchor和GT的IOU值。更重要的是,毕淼了和anchor相关的超参数,比如anchor的数目,比例和尺寸。FCOS具有更简单的网络结构,实现更高的精度。在单尺度单模型下,COCO上得到44.7%的AP。

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