CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文从结构和代码先对hourglass进行讲解。 本文对应代码位置在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction ...
DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于 年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA 的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。 . 简介 Aggretation聚合是目前设计网络结构的常用的一种技术。如何将不同深度,将不 ...
2020-08-06 10:15 0 3101 推荐指数:
CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文从结构和代码先对hourglass进行讲解。 本文对应代码位置在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction ...
[GiantPandaCV导语] 本文主要讲解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成,附代码实现。 1. 网络输出 论文中提供了三个用于目标检测的网络,都是基于编码解码的结构构建 ...
【GiantPandaCV导语】这是CenterNet系列的最后一篇。本文主要讲CenterNet在推理过程中的数据加载和后处理部分代码。最后提供了一个已经配置好的数据集供大家使用。 代码注释在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree ...
本文主要解读CenterNet如何加载数据,并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。 1. YOLOv3和CenterNet流程对比 CenterNet和Anchor-Based的方法不同,以YOLOv3为例,大致梳理一下模型的框架和数据处理流程。 YOLOv3是一个经典 ...
CenterNet(Objects as points)已经有一段时间了,之前这篇文章-【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet)中讲解了CenterNet的原理,可以回顾一下。 这篇文章是基于非官方的CenterNet实现 ...
CenterNet是在2019年论文Objects as points中提出,相比yolo,ssd,faster_rcnn依靠大量anchor的检测网络,CenterNet是一种anchor-free的目标检测网络,在速度和精度上都比较有优势,值得学习下。 对于CenterNet的理解主要 ...
《Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture》 来自:南开大学程明明组 论文:https://arxiv.org/abs/1904.0116 ...
”。 骨干网络(backbone) 在现代深度学习算法研究中,通用的骨干网+特定任务网络head成为 ...