Detektion identifierar objekt som axeljusterade rutor i en bild. De flesta framgångsrika objektdetektorer räknar upp en nästan uttömmande lista över potentiella objektplatser och klassificerar varje. Detta är slösaktigt, ineffektivt och kräver ytterligare efterbehandling. I detta dokument intar vi en annan hållning. Vi modellerar ett objekt som en enda punkt - mittpunkten i dess avgränsande låda. Vår detektor använder keypoint uppskattning för att hitta centrum punkter och går tillbaka till alla andra objekt egenskaper, såsom storlek, 3D plats, orientering, och även pose. Vårt center point-baserade tillvägagångssätt, CenterNet, är end-to-end differentiable, enklare, snabbare och mer exakt än motsvarande avgränsande box-baserade detektorer. CenterNet uppnår den bästa hastighetsaccuracy kompromissen på MS COCO dataset, med 28,1% AP vid 142 FPS, 37,4% AP vid 52 FPS, och 45,1% AP med flerskalig testning på 1,4 FPS. Vi använder samma metod för att uppskatta 3D-gränsrutan i KITI-riktmärket och den mänskliga posen på COCO-nyckelpunkten dataset. Vår metod fungerar konkurrenskraftigt med sofistikerade flerstegsmetoder och körs i realtid.
Objekt som Points REF upptäcker ett objekt som en central nyckelpunkt och går tillbaka i storleken på objektet för att hitta den avgränsande rutan.
Objects as Points
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}