anchorfree,Anchor-free:另一角度定义gt,下
anchorfree,Anchor-free:另一角度定义gt,下
1、Anchorfree模型的崛起显著改变了目标检测领域的格局，它们以更简洁和高效的方式实现了高精度和快速的目标检测。以下是Anchorfree模型崛起的关键点：摆脱预定义Anchor的限制：传统Anchorbased模型如Faster RCNN依赖于预定义的Anchor进行目标定位，这带来了高开销和大量人工调整超参数的问题。
1、Anchorfree方法从另一角度定义了gt，主要体现在以下几个方面：去除锚框限制：Anchorfree方法通过去除Anchorbased方法中预设的锚框大小和比例的约束，直接对图像中的每个像素进行预测。这种方法允许对任何大小的目标进行检测，提高了检测的灵活性和泛化能力。
2、在目标检测领域，Anchor-free方法提供了与Anchor-based方法不同的gt定义角度。Anchor-based依赖于预设的锚框，而Anchor-free则通过去除这些限制，直接对图像中的每个像素进行预测，以提升小目标检测的性能和效率。
3、ExtremeNet（956星）进一步扩展了Anchor-free方法的范围，通过预测四个极值点和一个中心点，形成一个封闭的五点序列，从而实现目标检测。这种方法不仅提高了定位的准确性，还减少了计算复杂度。在实验中，ExtremeNet在COCO数据集上的AP达到了47%。
4、自从去年8月CornerNet开始，Anchor-Free的目标检测模型层出不穷，宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。Anchor-Free概念并非新生事物，YOLO算得上是目标检测领域最早的Anchor-Free模型。而近期的FASF、FCOS、FoveaBox等模型，都能在某种程度上看到DenseBox的影子。
5、目标检测中的Anchor Free方法主要包括以下几种：CornerNet：基本思想：将目标检测问题转化为对关键点的检测与匹配问题，通过左上角和右下角两个点来确定一个目标框。网络结构：使用Hourglass网络作为基础网络，有两个分支，一个预测左上角关键点，另一个预测右下角关键点。
Anchorfree技术在目标检测、实例分割和多目标跟踪中的应用如下：目标检测： CenterNet和FCOS：通过预测物体中心点和边界信息来实现目标检测，摒弃了传统的anchor设计。FCOS的v2版本通过改进采样策略、损失函数和回归范围调整，进一步提升了性能。 ExtremeNet：通过检测极值点来构建目标框，同样不需要预设的anchor。
Anchor-free技术在目标检测、实例分割和多目标跟踪等计算机视觉任务中展现出显著的优势。这些方法摒弃了传统的anchor设计，以不同的方式解决问题，如CenterNet、FCOS通过预测物体中心点和边界信息，而ExtremeNet通过检测极值点构建框。
ExtremeNet（956星）进一步扩展了Anchor-free方法的范围，通过预测四个极值点和一个中心点，形成一个封闭的五点序列，从而实现目标检测。这种方法不仅提高了定位的准确性，还减少了计算复杂度。在实验中，ExtremeNet在COCO数据集上的AP达到了47%。
综上所述，Anchor-free模型通过创新的策略和方法，显著提升了目标检测的效率和精度，展示了在无需预定义Anchor的情况下，通过更灵活和智能的样本选择和特征利用，实现高效和准确的目标检测。这一领域的持续发展，无疑为计算机视觉技术带来了新的突破，未来的研究和应用将更加广泛和深入。
Anchor-free检测概念并非新生，例如YOLOv1就具有此特性。近年来，Anchor-free模型如雨后春笋般涌现，包括DenseBox、FASF、FCOS、FoveaBox等。本文将对Anchor-free检测器进行简要汇总。目录 FCOS FCOS是一种基于全卷积的一阶目标检测器，目标是以像素级预测方式解决目标检测问题。
PolarMask，于2020年在CVPR上提出，是基于单张2D照片进行实例分割的杰出范例。它以FCOS为基础，实现了在无需锚点且无需建议的条件下，目标检测的高效算法。同时，提出了Center-Ness的概念，其性能与当前主流基于锚框的目标检测算法相比，表现相当甚至更优。
