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表5：FCOSvs其他最先进的两阶段或单阶段检测器。在相同骨干网络的情况中，FCOS比基于锚的同类检测器RetinaNet高出2.4%的AP。FCOS的性能也优于最近的无锚单阶段检测器CornerNet，且设计复杂度要低得多。改进细节见表3。5区域提议网络的扩展
FCOS：全卷积单阶段目标检测摘要1.引言2.相关文献anchorbased模型anchorfree模型3.方法3.1全卷积单阶段目标检测器3.2FCOS的FPN多层级预测FCOS的中心度(*Center-ness*)实验摘要我们提出了一种全
大家可能都会有这样的一个观点-单阶段检测算法的最大优势就是速度快，而双阶段检测算法的最大优势就是精度高。但是这几年我们慢慢的改变了我们的观点，相比于双阶段的目标检测算法而言，其实单目标检测算法得到了更大的落地，主要的...
RetinaNet单阶段目标检测算法.（1）对于一篇好的论文，首先会介绍之前的研究有什么问题，这篇论文解决了什么问题，他的有点在什么地方。.（2）在复现一篇论文之前，应该仔细去阅读论文实验部分。.因为直觉阅读方法部分就去复现，往往难以达到论文…
不幸的是，这种单阶段的方法由于使用较少的先验知识，精确度也相对较差。因此，OverFeat未能引领单阶段检测器研究的热潮，直到两年后出现了一个更优雅的解决方案。2013:R-CNN基于区域卷积网络的精确目标检测和分割R-CNN也是在2013年提出的，比
单阶段目标检测论文10-28YOLO是JosephRedmon和AliFarhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。JosephRedmon和AliFarhadi发表的YOLO2进一步提高了检测的精度和速度...
简介单阶段目标检测是指没有显式给出提取候选区域的过程，直接得到最终的检测结果，将提取和检测合二为一，直接得到物体检测的结果，因此其速度往往会更快一些。非常典型的就是yolo形式的，可以发现其网络结构是从头到底都是网络的形式，经典的单阶段检测器的变换过程为：YOLO（v1、v2...
SSD:单发多框检测器YOLOv1显示了单阶段检测的潜力，但和两阶段检测的性能差距仍然很明显。在YOLOv1中，可以将多个目标分配给同一个网格单元。这对于探测微小物体来说是一个巨大的挑战，也成为提高单阶段检测器性能到与两阶段检测器相当的关键
论文原文：3DSSD:Point-based3DSingleStageObjectDetector作者：ZetongYang，YananSun，ShuLiu，JiayaJia发表会议：CVPR2020基于体素的3D单阶段检测器的普及率与未开发的基于点的方法形成对比。在本文中，作者提出了一种...
本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时，作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内...
表5：FCOSvs其他最先进的两阶段或单阶段检测器。在相同骨干网络的情况中，FCOS比基于锚的同类检测器RetinaNet高出2.4%的AP。FCOS的性能也优于最近的无锚单阶段检测器CornerNet，且设计复杂度要低得多。改进细节见表3。5区域提议网络的扩展
FCOS：全卷积单阶段目标检测摘要1.引言2.相关文献anchorbased模型anchorfree模型3.方法3.1全卷积单阶段目标检测器3.2FCOS的FPN多层级预测FCOS的中心度(*Center-ness*)实验摘要我们提出了一种全
大家可能都会有这样的一个观点-单阶段检测算法的最大优势就是速度快，而双阶段检测算法的最大优势就是精度高。但是这几年我们慢慢的改变了我们的观点，相比于双阶段的目标检测算法而言，其实单目标检测算法得到了更大的落地，主要的...
RetinaNet单阶段目标检测算法.（1）对于一篇好的论文，首先会介绍之前的研究有什么问题，这篇论文解决了什么问题，他的有点在什么地方。.（2）在复现一篇论文之前，应该仔细去阅读论文实验部分。.因为直觉阅读方法部分就去复现，往往难以达到论文…
不幸的是，这种单阶段的方法由于使用较少的先验知识，精确度也相对较差。因此，OverFeat未能引领单阶段检测器研究的热潮，直到两年后出现了一个更优雅的解决方案。2013:R-CNN基于区域卷积网络的精确目标检测和分割R-CNN也是在2013年提出的，比
单阶段目标检测论文10-28YOLO是JosephRedmon和AliFarhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。JosephRedmon和AliFarhadi发表的YOLO2进一步提高了检测的精度和速度...
简介单阶段目标检测是指没有显式给出提取候选区域的过程，直接得到最终的检测结果，将提取和检测合二为一，直接得到物体检测的结果，因此其速度往往会更快一些。非常典型的就是yolo形式的，可以发现其网络结构是从头到底都是网络的形式，经典的单阶段检测器的变换过程为：YOLO（v1、v2...
SSD:单发多框检测器YOLOv1显示了单阶段检测的潜力，但和两阶段检测的性能差距仍然很明显。在YOLOv1中，可以将多个目标分配给同一个网格单元。这对于探测微小物体来说是一个巨大的挑战，也成为提高单阶段检测器性能到与两阶段检测器相当的关键
论文原文：3DSSD:Point-based3DSingleStageObjectDetector作者：ZetongYang，YananSun，ShuLiu，JiayaJia发表会议：CVPR2020基于体素的3D单阶段检测器的普及率与未开发的基于点的方法形成对比。在本文中，作者提出了一种...
本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文，为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时，作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内...
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