目标检测——anchor-based 与anchor-free

pytorch玩转深度学习

共 853字,需浏览 2分钟

 ·

2021-03-20 16:41

在自然图像中,基于深度学习的目标检测技术包括anchor-based和anchor-free两大类。

1、基于anchor-based的技术包括一个阶段和两个阶段的检测。其中一阶段的检测技术包括SSD,DSSD,RetinaNet,RefineDet,YOLOV3等,二阶段技术包括Faster-RCNN,R-FCN,FPN,Cascade R-CNN,SNIP等。一般的,两个阶段的目标检测会比一个阶段的精度要高,但一个阶段的算法速度会更快。

二步法相对于一步法有以下几个优势:

(a).二阶段的分类

(b).二阶段的回归

(c).二阶段的特征

(d).特征校准

为了能让一步法也具备二步法的这些个优势,提出了RefineDet、SRN、AlignDet等一些列检测算法。

2、 anchor-free的技术包括基于Keypoint与Segmentation两类。其中基于Keypoint技术包括CornerNet,CenterNet,CornerNet-Lite等,基于Segmentation的技术包括FSAF,FCOS,FoveaBox等。

anchor-base存在的问题:

•与锚点框相关超参 (scale、aspect ratio、IoU Threshold) 会较明显的影响最终预测效果;

•预置的锚点大小、比例在检测差异较大物体时不够灵活;

•大量的锚点会导致运算复杂度增大,产生的参数较多;

•容易导致训练时negative与positive的比例失衡。

Anchor-free算法的优点:

•使用类似分割的思想来解决目标检测问题;

•不需要调优与anchor相关的超参数;

•避免大量计算GT boxes和anchor boxes 之间的IoU,使得训练过程占用内存更低。


浏览 112
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报