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2024-12-26 03:42:48 来源:vxworksbsp包源码 分类:综合

1.实例分割之BlendMask
2.FCOS:论文与源码解读
3.单目3D目标检测

fcos源码

实例分割之BlendMask

       沈春华老师团队的源码最新研究文章,名为“BlendMask”,源码旨在通过巧妙融合底层语义信息和实例层信息,源码提升模型效果。源码研究主要贡献在于设计了一个创新的源码Blender模块,受到top-down和bottom-up方法的源码任意显平台源码启发。

       BlendMASK的源码网络结构包含三个关键部分,尽管论文中的源码图示可能不够直观,需要结合论文和源码深入了解。源码Bottom模块输出特征的源码维度为N*K*H/s*W/s,其中N表示批次大小,源码K是源码基础数量,H*W是源码输入尺寸,S是源码得分输出步长。

       Top层在检测输出时,源码通过额外的卷积层生成注意力A,其维度为N*(K'M'M)*Hl*Wl,其中M值较小,仅比传统top-down方法小。Blender模块利用注意力和位置敏感的基础来生成最终预测。

       实验部分详尽,cumani算法matlab源码如对比不同融合特征策略(Blender vs. YOLACT vs. FCIS)、分辨率设置、基础数量K的选择以及特征提取位置等,作者充分展示了其设计的消融实验。论文强调,尽管没有采用FCOS,但实际效果显著,理解它需要对YOLACT、RPN和DeeplabV3+的核心思想有深入理解。

       总的来说,这篇文章以工程应用为导向,提供了宝贵的实践指导,对于学术研究和实际项目具有很高的参考价值。

FCOS:论文与源码解读

       FCOS:全称为全卷积单阶段目标检测,它在锚框自由领域中占有重要地位,与RetinaNet在锚框基础领域中地位相似。它沿用ResNet+FPN架构,通过实验证明,在相同backbone和neck层下,锚框自由方法可以取得比锚框基础方法更好的android源码 增量编译效果。

       FCOS借鉴了语义分割的思想,成功地去除了锚框先验,实现了逐点的目标检测,是全卷积网在目标检测领域的延伸。代码比锚框基础类简单,非常适合入门。

       1. 动机

       锚框基础类目标检测方法存在多处缺点,FCOS通过去除锚框,提出了简单、温柔且有力的目标检测模型。

       2. 创新点

       FCOS借鉴了语义分割的思想,实现了去除锚框、逐点的目标检测。以年提出的全卷积网(FCN)为例,FCOS借鉴了FCN的思想,将其应用于目标检测,主要步骤包括生成先验、分配正负样本和设计bbox assigner。

       3. 模型整体结构与流程

       训练时,包括生成先验和正负样本分配。综治管理平台源码FCOS的先验是将特征图上的每一点映射回原始图像,形成逐点对应关系。分配正负样本时,正样本表示预测目标,负样本表示背景。

       3.1 训练时

       在训练阶段,先通过prior generate生成先验,然后进行bbox assign。在分配过程中,FCOS利用了FPN层解决ambigous点的问题,通过多尺度特征融合和逐层分配目标来解决。

       3.1.1 prior generate

       FCOS通过映射特征图上的每一点回原始图像,形成点对点对应关系,生成先验。通过公式计算映射关系,其中s表示步长。

       3.1.2 bbox assigne

       分配正负样本时,FCOS借鉴了anchor base方法的正负样本分配机制,通过设计bbox assigner解决ambigous点问题。分配流程包括计算输出值、eclipse的源码下载对输出进行exp操作和引入可学习参数scale,以及使用FPN层分而治之,进一步解决ambigous问题。

       3.1.3 centerness

       FCOS额外预测了centerness分支,以过滤远离目标中心的点,提高检测质量。centerness值范围为0~1,越靠近中心,值越大。测试时,最终score=cls_score*centerness。

       3.1.4 loss

       损失函数包括focal loss、IoU loss和交叉熵损失,用于训练分类、定位和centerness分支。

       3.2 模型结构

       模型继续沿用ResNet和FPN层,进行公平比较。FPN输出的特征层与RetinaNet类似,但FCOS在FPN输出的最后一层特征层上进行额外卷积,与RetinaNet在输入特征层上进行额外卷积不同。在推理阶段,注意centerness与分类分数的乘积作为最终得分,且需要进行NMS操作。

       4. 总结与未来方向

       FCOS是一个简单、温柔、有力量的锚框自由方法,地位重要,思想借鉴于语义分割,流程类似传统目标检测,包括生成先验、正负样本匹配、bbox编码和NMS等,额外加入centerness分支以提升检测质量。

       未来,FCOS的研究方向可能包括更深入的理论分析、模型优化和跨领域应用探索。

       5. 源码

       mmdetection提供了FCOS的配置文件和代码实现,包括多个版本和改进。了解这些细节有助于深入理解FCOS的实现和优化策略。

单目3D目标检测

       单目3D目标检测是计算机视觉领域中的一项重要任务,旨在识别出目标的类别以及在相机坐标系下的精确位置。这个过程通常分为三个关键部分:确定目标类别、获取边界框信息(高度、宽度、长度、位置坐标、朝向角度)和回归目标的八个关键点坐标。本文将详细阐述这一技术的实现流程和关键组件。

       首先,单目3D目标检测系统通常包含一个主干网络(如DLA-),该网络用于提取特征并生成目标中心点的热力图,这是检测的基础。热力图的生成基于高斯核函数,其半径大小根据目标的实际宽度和高度确定,确保即使存在中心点微小偏移,也能正确检测目标。然后,通过约束处理,将热力图结果转换为概率值,范围在0到1之间。

       接下来,进行3D边界框回归,这一过程涉及到深度偏移、中心点偏移、尺寸偏移、方向角等参数的预测。预测结果经过变换调整,例如将深度偏移范围调整至(-0.5, 0.5),方向角归一化至(sin, cos)形式,以适应后续处理。这些预测值经过解码,计算目标在相机坐标系下的实际位置,其中关键一步是利用相机成像原理计算目标的全局方位角。

       在训练阶段,采用GaussianFocalLoss和L1Loss作为损失函数。GaussianFocalLoss在正样本附近引入额外的约束,以减少对中心点附近的负样本损失的影响。L1Loss用于衡量预测值与实际值之间的差异,确保回归结果的精确性。

       为了进一步提升检测性能,引入了fcos3D模型,该模型通过共享权重的头部网络预测目标中心点位置(centerness)和3D边界框参数。其中,centerness分支用于衡量预测点与真实目标中心点的相对距离,通过计算目标中心点与预测框中心点之间的距离,使用特定公式进行计算。此外,fcos3D模型还通过FocalLoss进行损失计算,并采用SmoothL1loss、CrossEntropyLoss等损失函数,以平衡不同尺度的目标检测和分类任务。

       除了上述模型外,还存在如3D BBox Estimation Using Deep Learning and Geometry的论文,该方法利用目标的2D边界框和相机几何关系来推测目标的中心点位置,同时设计网络回归目标的三维尺寸和偏航角。通过将°角度分解为方向分类和角度回归,得到目标的全局偏航角,并结合先验尺寸信息,最终通过相机投影反向计算目标的3D中心点。

       在实现过程中,可变形卷积(DCN)被广泛应用于这些模型中。DCN相比传统卷积,引入了偏移量(offset)概念,通过学习这些偏移量,可变形卷积能够更加精准地定位目标,减少背景干扰,提升检测效果。理解DCN的原理和应用,需要参考相关源码和教程,如Deformable ConvNets v2 Pytorch版源码讲解。

       总结而言,单目3D目标检测技术通过复杂的特征提取、多参数回归和损失函数优化,实现了对目标的精确识别和定位。其中,可变形卷积的引入显著提升了检测的准确性,使得这一技术在自动驾驶、机器人视觉等领域展现出巨大的应用潜力。

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