CenterNet中主要提供了三個骨干網絡ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文從結構和代碼先對hourglass進行講解。 本文對應代碼位置在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction ...
DLA全稱是Deep Layer Aggregation, 於 年發表於CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不錯,准確率和模型復雜度平衡的也比較好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA 的基礎上添加了Deformable Convolution后的分割網絡。 . 簡介 Aggretation聚合是目前設計網絡結構的常用的一種技術。如何將不同深度,將不 ...
2020-08-06 10:15 0 3101 推薦指數:
CenterNet中主要提供了三個骨干網絡ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文從結構和代碼先對hourglass進行講解。 本文對應代碼位置在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction ...
[GiantPandaCV導語] 本文主要講解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、熱圖部分(heatmap loss)、寬高(wh loss)部分三部分loss組成,附代碼實現。 1. 網絡輸出 論文中提供了三個用於目標檢測的網絡,都是基於編碼解碼的結構構建 ...
【GiantPandaCV導語】這是CenterNet系列的最后一篇。本文主要講CenterNet在推理過程中的數據加載和后處理部分代碼。最后提供了一個已經配置好的數據集供大家使用。 代碼注釋在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree ...
本文主要解讀CenterNet如何加載數據,並將標注信息轉化為CenterNet規定的高斯分布的形式。 1. YOLOv3和CenterNet流程對比 CenterNet和Anchor-Based的方法不同,以YOLOv3為例,大致梳理一下模型的框架和數據處理流程。 YOLOv3是一個經典 ...
CenterNet(Objects as points)已經有一段時間了,之前這篇文章-【目標檢測Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet)中講解了CenterNet的原理,可以回顧一下。 這篇文章是基於非官方的CenterNet實現 ...
CenterNet是在2019年論文Objects as points中提出,相比yolo,ssd,faster_rcnn依靠大量anchor的檢測網絡,CenterNet是一種anchor-free的目標檢測網絡,在速度和精度上都比較有優勢,值得學習下。 對於CenterNet的理解主要 ...
《Res2Net: A New Multi-scale Backbone Architecture》 來自:南開大學程明明組 論文:https://arxiv.org/abs/1904.0116 ...
”。 骨干網絡(backbone) 在現代深度學習算法研究中,通用的骨干網+特定任務網絡head成為 ...