GEF示例 博文链接：https://xyhsm.iteye.com/blog/67809

实时人脸检测Centerface 非官方版本的Centerface，可在速度和准确性之间取得最佳平衡。 Centerface是一种适用于边缘设备的实用的免锚人脸检测和对齐方法。 该项目提供了培训脚本，培训数据集和预培训模型，以方便用户重现结果。最后，感谢中心人的作者提供的培训建议。 WIDER_FACE验证集中的性能结果 使用相同的火车数据集而没有其他数据对于多比例尺，将比例尺设置为0.8、1.0、1.2、1.4 ，但它们的尺寸也将调整为800 * 800，因此我认为这不是真正的多比例尺测试。 方法 简单 中等的 难的 我们的（一个尺度） 0.9206 0.9089 0.7846 原版的 0.922 0.911 0.782 我们的（多尺度） 0.9306 0.9193 0.8008 要求 使用pytorch，您可以使用pip或conda来安装要求 # for pip cd

基于增强anchor与context的小物体检测算法，周星宇，，小物体检测在安防、人脸识别、自动驾驶等领域中有重要的应用价值。当前小物体检测性能欠佳，主要表现为容易漏检，且易识别错误。

目标检测是计算机视觉应用的基础, 基于锚框的一些目标检测算法已难以满足目标检测中对目标处理的效率、性能等诸多方面的要求, 而anchor free方法逐渐广泛应用于目标检测. 本文首先重点介绍了CornerNet、CenterNet、FCOS模型的一系列基于关键点的anchor free目标检测方法, 综述了算法思路及其优缺点; 然后分别对基于锚框和基于关键点的目标检测算法在同一个数据集上作了性能比较和分析; 最后对基于关键点的目标检测进行了总结, 并展望了目标检测的未来发展方向.

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锚定数据 使用锚作为查询字符串。 目录 这个怎么运作 该库使用[removed].hash来存储查询字符串等信息。 如果你有一个复合数据，lib 用valueDelimiter存储它，默认情况下是=那么我们会有key=value 。 在这种情况下，您还可以存储简单数据 lib 仅使用key 。 可以存储多个数据，这些数据将由delimiter ，默认情况下为& 。 应用程序接口 插 要插入，您可以传递 3 个参数是： 字符串key 字符串value // Simple AnchorData . insert ( 'flag' ) ; // Inserts #flag // Compound AnchorData . insert ( 'compound' , 'value' ) ; // Insert #compound=value 去掉 删除一个数据。 Anch

一个自定义的类，可实现Anchor功能，另外在右下角还有一个三角标志用于调整大小

文章 A2J 资源 ICCV 2019

语言:English 突出显示URI哈希指定的锚链接。

对于无锚框的目标检测的 center net网络的代码解析，希望帮助你有更好的理解