点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 导读 这是众多Anchor Free中比较有影响力的一篇文章，不光是效果好，而且思路清楚，简单，不需要任何trick，并将众多的视觉任务统一到了一个框架中，值得一看。 摘要 这是一篇one stage的anchor free的目标检测的文章，而且是个全卷积的结构。提出了一个非常简单和灵活的物体检测的框架，效果也非常的好。 1. 介绍

参考： 1 这是一篇anchor-free的目标检测算法。以往的anchor-based算法的缺点： 缺点一：检测性能对于anchor的大小、数量、长宽比都非常敏感 缺点二：固定的anchor损害检测器的普适性，导致对于不同任务，其anchor都必须重新设置大小和长宽比。 缺点三：为匹配真实框，需生成大量anchor，但是大部分anchor在训练时标记为negative，就会造成样本间的不平衡，

FCOS loss计算源码解读 最近在看FCOS论文总觉得不够具体，特此调试了源代码解读源代码以供自己以后查看。其中有很多技巧如果不是读作者源码是很难想到的。 包含一下内容： 如何根据原始数据的box坐标生成loss函数需要的box样式如何根据大小不同box的分配不同level的特征图 """This file contains specific functions for comput

FCOS加入ASFF加权结构 这里是我对FCOS的结构加入了ASFF的Attention机制，将FCOS中fpn.py替换为下面代码即可。 # Copyright (c) Facebook, Inc. and its affiliates. All Rights Reserved.import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch

FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf 简述 几乎所有最先进单阶段目标检测RetinaNet，SSD，YOLOv3和更快的R-CNN都依赖于anchors（预选框）。 FCOS取消了anchors，通过消除预定义的anchor boxes，即proposal

基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 本期开始，我们继续学习深度学习图像目标检测系列，FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）模型。 二、FCOS简介 FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）是一种无锚框的目标检测方法，由 Tian et al. 在

FCOS 中有计算 特征图（Feature map中的每个特征点到gt_box的左、上、右、下的距离） 1、特征点到gt_box框的 左、上、右、下距离计算 x = coords[:, 0] # h*w，2 即 第一列y = coords[:, 1] l_off = x[None, :, None] - gt_boxes[..., 0][:, None, :] # [1,h*w,1

文章目录 摘要动机FCOS检测框架整体框架FPN用于FCOSCenter-ness用于FCOS 实验结果总结 摘要 我们提出了一个全卷积一阶段目标检测框架，以类似于实例分割的逐像素预测方式来解决目标检测问题。目前几乎所有顶尖的目标检测框架（如RetinaNet，SSD，YOLOv3，Faster R-CNN等）都依赖于预定义的锚框。相反，我们提出的FCOS目标检测框架不需要锚框，

文章目录 前言RPN部分的代码1. loss函数（two_stage.py）1.1 loss_and_predict函数（base_dense_head.py）1.1.1 loss_by_feat函数（fcos_head.py）1.1.1.1 get_targets函数 1.1.2 predict_by_feat函数（base_dense_head.py）1.1.2.1 _predict_b