论文原址：https: arxiv.org abs . 摘要 FoveaBox属于anchor free的目标检测网络，FoveaBox直接学习可能存在的图片种可能存在的目标，这期间并不需要anchor作为参考。主要靠两方面实现: 产生类别敏感的语义map用于表示目标物存在的可能性。 在每个可能存在目标物的位置生成与类别无关的边界框。目标边框的尺寸与对应输入图片的特征金字塔的表示相关。 介绍 目 ...
2019-05-03 21:03 0 1761 推荐指数：
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法，他并不需要依赖于anchor ...
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github：https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义，本文提出新的边界 ...
论文原址：https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块，是一个简单高效的单阶段组件，其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中。FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式 ...
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf github:https://github.com/libuyu/GHM_Detection 摘要 尽管单阶段的检测器速度较快，但在训练时存在以下几点不足，正负样本之间的巨大差距，同样 ...
论文原址：https://arxiv.org/abs/1904.01355 github: tinyurl.com/FCOSv1 摘要 本文提出了一个基于全卷积的单阶段检测网络，类似于语义分割，针对每个像素进行预测。RetinaNet,SSD,YOLOv3，Faster ...
论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.08189 github：https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 摘要 目标检测中，基于关键点的方法经常出现大量不正确的边界框，主要是由于缺乏对相关剪裁区域的额外监督 ...
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf github:https://github.com/OceanPang/Libra_R-CNN 摘要 相比模型的结构，关注度较少的训练过程对于检测器的成功检测也是十分重要的。本文发现，检测性能 ...
论文原址：https://arxiv.org/abs/1810.08425 github:https://github.com/KimSoybean/ScratchDet 摘要 当前较为流行的检测算法是在经典的大规模分类的数据集上进行微调，但这样做会存在两个问题 ...
