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作者提出了一种全卷积，一阶段目标检测网络，通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题（没有anchor，特征图上一个位置预测一个目标。anchor的办法是一个位置预测k个目标）。比起RetinaNet，SSD，YOLOV3，FasterRCNN等网络，FCOS不需要anchor，自然也不需要候选框。
作者的值取的1，则表示，当前的类别标签为非背景类，即时为1，否则为0，实际作者还添加了另一个损失，将在下一节介绍FCOS的其余改进作者参考了Retinanet，将最后的分类器从多分类器改为了多个类别的二分类器，有兴趣的同学可…
Center-nessforFCOS在使用了上述技巧后，作者发现实验得到的结果仍然未达到RetinaNet的实验效果，在分析了实验结果后，作者发现部分误检框离真实框的中心点距离较大，也就是说这部分其实是错得比较离谱的误检，因此作者用一种比较简单的方式减少
另外按照作者的说法，把centerness和regression分支并到一起，而不是把centerness和classification并到一起（默认），亲测可以有0.2AP左右的提升。最后，我觉得FCOS比RetinaNet性能高，这个点可以深挖一下。
论文由FCOS原团队重新修改后发表，作者管这篇为FCOS的扩展版本而不是FCOSv2，但为了好分辨，我们就管他叫FCOSv2吧。.FCOSv2的整体思想基本与FCOS一致，但性能出色很多。.对比FCOS，基础主干ResNet-101-FPN上的性能从41.5AP提升了43.2AP，而最高版本的性能则是达到…
作者发现，即使使用了FPN后，FCOS和RetinaNet相比，还是存在2%的差距。作者通过观察发现，这个主要是因为FCOS在远离目标中心预测了许多低质量的框。基于此，作者提出了一个简单而有效的策略center-ness来抑制这些低质量检测到的边界框，且该策略不引入任何超参数。
FCOS首先说明了下DenseBox的缺点，包括：1.由于DenseBox训练时是固定crop&resize到224x224（保证图片中心的目标大小约50x50），因此需要图像金字塔来完成多尺度，这和一拳超人任何敌人一拳搞定相违背。.2.它很难解决重叠目标的问题。.作者尝试使用特征...
作者提出了一种全卷积的一阶段目标检测（FCOS）以像素级别预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。.几乎所有最新的物体检测器（例如RetinaNet，SSD，YOLOv3和FasterR-CNN）都依赖于预定义的锚框。.相反，我们提出的检测器FCOS不含锚框，也不含proposal...
论文阅读——FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection概述目前anchor-free大热，从DenseBoxes到CornerNet、ExtremeNet，以及最近的FSAF、FoveaBox，避免了复杂的超参数设计，而且具有很好的检测效果。本文作者提出了一种全卷...
第一页论文题目：FCOS：全卷积网络的单阶段目标检测算法第二页Motivations&contributions:关于FCOS的出发点和贡献我认为就是三个字-全卷积。文中已经说得很清楚了，全卷积FCN神经网络在密集预测任务（语义分割、高度估计、关键点检测...
作者提出了一种全卷积，一阶段目标检测网络，通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题（没有anchor，特征图上一个位置预测一个目标。anchor的办法是一个位置预测k个目标）。比起RetinaNet，SSD，YOLOV3，FasterRCNN等网络，FCOS不需要anchor，自然也不需要候选框。
作者的值取的1，则表示，当前的类别标签为非背景类，即时为1，否则为0，实际作者还添加了另一个损失，将在下一节介绍FCOS的其余改进作者参考了Retinanet，将最后的分类器从多分类器改为了多个类别的二分类器，有兴趣的同学可…
Center-nessforFCOS在使用了上述技巧后，作者发现实验得到的结果仍然未达到RetinaNet的实验效果，在分析了实验结果后，作者发现部分误检框离真实框的中心点距离较大，也就是说这部分其实是错得比较离谱的误检，因此作者用一种比较简单的方式减少
另外按照作者的说法，把centerness和regression分支并到一起，而不是把centerness和classification并到一起（默认），亲测可以有0.2AP左右的提升。最后，我觉得FCOS比RetinaNet性能高，这个点可以深挖一下。
论文由FCOS原团队重新修改后发表，作者管这篇为FCOS的扩展版本而不是FCOSv2，但为了好分辨，我们就管他叫FCOSv2吧。.FCOSv2的整体思想基本与FCOS一致，但性能出色很多。.对比FCOS，基础主干ResNet-101-FPN上的性能从41.5AP提升了43.2AP，而最高版本的性能则是达到…
作者发现，即使使用了FPN后，FCOS和RetinaNet相比，还是存在2%的差距。作者通过观察发现，这个主要是因为FCOS在远离目标中心预测了许多低质量的框。基于此，作者提出了一个简单而有效的策略center-ness来抑制这些低质量检测到的边界框，且该策略不引入任何超参数。
FCOS首先说明了下DenseBox的缺点，包括：1.由于DenseBox训练时是固定crop&resize到224x224（保证图片中心的目标大小约50x50），因此需要图像金字塔来完成多尺度，这和一拳超人任何敌人一拳搞定相违背。.2.它很难解决重叠目标的问题。.作者尝试使用特征...
作者提出了一种全卷积的一阶段目标检测（FCOS）以像素级别预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。.几乎所有最新的物体检测器（例如RetinaNet，SSD，YOLOv3和FasterR-CNN）都依赖于预定义的锚框。.相反，我们提出的检测器FCOS不含锚框，也不含proposal...
论文阅读——FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection概述目前anchor-free大热，从DenseBoxes到CornerNet、ExtremeNet，以及最近的FSAF、FoveaBox，避免了复杂的超参数设计，而且具有很好的检测效果。本文作者提出了一种全卷...
第一页论文题目：FCOS：全卷积网络的单阶段目标检测算法第二页Motivations&contributions:关于FCOS的出发点和贡献我认为就是三个字-全卷积。文中已经说得很清楚了，全卷积FCN神经网络在密集预测任务（语义分割、高度估计、关键点检测...
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