anchor-free detector | BriefGPT

关键词anchor-free detector

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有礼貌的教师：互相学习和伪标签阈值的半监督实例分割
Polite Teacher 使用相互学习框架，结合有限的监督信息和无标定实例，通过 confidence thresholding 和 mask scoring 来过滤噪声，进而在 anchor-free detector 上提高了 8%
PDF2 years ago
ECCVRFLA：基于高斯感受野的标签分配方法用于微小目标检测
本文提出了一种针对小目标检测的高斯感受野标签赋值策略以及基于该策略的层级标签赋值模块，实验结果证明该方法在四个数据集上均取得了显著效果提升。
PDF2 years ago
CenterNet++ 物体检测
本文提出的 CenterNet 方法使用 keypoint triplet 创新的实现了无 anchor 的 bottom-up 目标检测，相比于传统 top-down 方法具有更高的召回率和竞争力，并在多个数据集上取得了最优的性能表现。
PDF2 years ago
CVPR基于密集学习的半监督目标检测
本研究提出了一种基于 DenSe Learning 的锚点自由的半监督目标检测算法，其中包含自适应过滤策略、聚合型教师以及跨尺度不确定性一致性正则化等多种新技术，与 MS-COCO 和 PASCAL-VOC 等数据集上得到的实验结果表明，该
PDF2 years ago
MMTriplet 一致性表示学习实现的鲁棒性口罩检测器
本文提出了一种基于上下文注意力模块和基于锚点无关的检测器的口罩检测框架，用于检测戴口罩和不戴口罩的人脸。该方法在小样本训练和口罩和遮挡物之间相似性等方面表现良好，已公开发布源代码以改善公共卫生。
PDF3 years ago
高效的人物搜尋：一種無錨定方法
本研究提出一种基于 AlignPS 框架的人物检索网络，采用 anchor-free 检测器，引入对齐特征聚合模块来生成更具辨别力和鲁棒性的 re-id 特征嵌入，同时并将 ROI-Align head 集成到模型中，该模型在 CUHK-S
PDF3 years ago
AutoAssign: 密集目标检测的可微标签分配
提出一种基于锚点和权重机制的无锚点检测器 AutoAssign，通过中心加权和置信加权机制生成正负样本权重来适应数据的先验分布，适应目标不同的外观特征，在各项实验中都表现出优异的性能，特别是在 MS COCO 数据集上取得了 52.1% 的
PDF4 years ago