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FCOShttps://github.com/tianzhi0549/FCOS/
一、概述 作为一种Anchor Free的目标检测网络#xff0c;FCOS并不依赖锚框#xff0c;这点类似于YOLOx和CenterNet#xff0c;但CenterNet的思路是寻找目标的中心点#xff0c;而FCOS则是寻找每个像素点
FCOShttps://github.com/tianzhi0549/FCOS/
一、概述 作为一种Anchor Free的目标检测网络FCOS并不依赖锚框这点类似于YOLOx和CenterNet但CenterNet的思路是寻找目标的中心点而FCOS则是寻找每个像素点这点更类似语义分割。 本文的主要贡献总结起来有以下两个 ①将目标检测任务与语义分割任务统一起来是的模型可以更简单的扩展到其他任务上 ②使用Anchor Free结构省去的建议框结构减少了大量的参数也省去了与建议框相关的计算大大提升模型的性能
二、网络结构 FCOS借鉴自YOLOV1和CornerNet采用逐象素预测的方式来进行目标检测采用FPN结构来提升预测精度同时为了解决预测框重叠的问题FCOS采用多分支预测。 1.损失函数 FCOS的损失函数被定义为 其中为分类损失函数是UnitBox的IOU损失函数为的平衡系数。 2.编码方式 目标的锚点表述为是感受野的中心表示样本的正负0时为负样本/背景另外是一个四维向量这四个变量分别代锚点到四个边框的距离如下图所示 当一个锚点对应多个预测框时以最小的那个预测框为准如下图所示 预测框和锚点的位置关系可以编码成下列式子 2.FPN FCOS包含了一个三层的FPN结构FPN可以有效的结合低维度的全局信息和高维度的局部信息对模型的整体性能提升巨大。另外FPN在FCOS中还承担着区分重叠的预测框的功能。FPN不同层级的输出特征图对应着不同级别的预测框超出这个范围的预测框将被置为负样本。 3.Center-ness抑制 通过上面的多头预测模型会产生大量与gt偏移较大的无效预测框。本文通过引入一个Center-ness分支可以在不添加额外超参数的情况下移除低质量预测框。这个回归实际上计算的值被称为“中心度”定义为 这个回归通过交叉熵损失函数进行训练越偏离锚点的预测框的中心度得分较低的预测框的权重将会被降低权重最终被NMS过滤。
