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使用开放世界建议扩展单阶段检测
本文研究在目标检测中如何应对训练集中未出现的物体，提出了一种称为 Open World Detection (OWD) 的解决方案，并探究了将 Open-World Proposals (OWP) 应用于全卷积单阶段检测网络的可能性和优化方
PDF2 years ago
CVPRNAS-FCOS: 目标检测架构的高效搜索
本研究提出了一种效率高的方法，通过针对自动定位简单无锚对象检测器的 FPN 和预测头部进行搜索，使用定制化的强化学习范式，能够在 4 天内使用 8 个 V100 GPU 找到表现最佳的检测架构，并在 COCO 数据集上超过了 Faster
PDF3 years ago
ICCV重新思考基于 Transformer 的集合预测在目标检测中的应用
本文讨论了 DETR 在优化过程中所面对的问题，提出了 TSP-FCOS 和 TSP-RCNN 这两种方法以解决其中与匈牙利损失和 Transformer 跨注意机制有关的问题，并证实了这两个新方法在收敛速度和检测准确度上都显著优于 DET
PDF4 years ago
FCOS：一种简单而强大的无锚点目标检测器
在计算机视觉中，我们提出了一种完全卷积的一阶段对象检测器（FCOS），以像语义分割等其他密集预测问题的方式解决像素级预测对象检测问题，该检测器不需要预定义的基础框，并且避免了与基础框计算相关的超参数，非常简单有效。
PDF4 years ago
CVPRCenterMask：实时无锚点实例分割
本文提出了一种基于空间注意的中心掩码的实例分割方法，通过添加一个新的空间注意引导掩模模块在 FCOS 物体检测器中进行预测，并在改进的背骨网络 VoVNetV2 的支持下设计了针对大型和小型模型的 CenterMask 和 CenterMa
PDF5 years ago
FCOS：全卷积单阶段目标检测
本文提出了一种全卷积单阶段物体检测器 FCOS，采用针对每个像素的预测方式，类似于语义分割。相对于所有最先进的物体检测器，如 RetinaNet，SSD，YOLOv3 和 Faster R-CNN，FCOS 完全无需先定义参考框，从而避免与
PDF5 years ago