Vi föreslår en helt konvolutionell enstegs objektdetektor (FCOS) för att lösa objektdetektion på ett perpixelförutsägelsesätt, analogt med semantisk segmentering. Nästan alla toppmoderna objektdetektorer som RetinaNet, SSD, YOLOv3 och Snabbare R-CNN förlitar sig på fördefinierade ankarlådor. Däremot är vår föreslagna detektor FOSS ankare låda fri, samt förslag gratis. Genom att eliminera den fördefinierade uppsättningen ankarboxar undviker FOSS helt den komplicerade beräkningen av ankarboxar, t.ex. beräkning av överlappning under utbildningen. Ännu viktigare är att vi också undviker alla hyper-parametrar relaterade till ankarboxar, som ofta är mycket känsliga för den slutliga detektionsprestandan. Med den enda icke-maximala dämpningen efter bearbetningen (NMS) uppnår FCOS med ResNeXt-64x4d-101 44,7 % i AP med en modell och enskalig testning, vilket överträffar tidigare enstegsdetektorer med fördelen att vara mycket enklare. För första gången visar vi en mycket enklare och flexibel detektionsram som ger förbättrad detektionsnoggrannhet. Vi hoppas att den föreslagna FCOS-ramen kan fungera som ett enkelt och kraftfullt alternativ för många andra uppgifter på instansnivå. Koden finns på: tinyurl.com/FCOsv1
Dessutom, Tian et al. I REF föreslås en enkel helkonvolutionell ankarfri enstegsdetektor som uppnår jämförbar prestanda med de ankarbaserade enstegsdetektorerna.
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}