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本文分享的目标检测论文既含刷新Anchor-freemAP的目标检测论文，也有追求mAP和FPStrade-off的论文论文发布时间段：2019年11月23日-2019年12月6日目标检测论文【1】多方向目标检测：水平边界框上的滑动顶点
为此，论文提出ATSS(AdaptiveTrainingSampleSelection)方法，基于GT的相关统计特征自动选择正负样本，能够消除anchor-based和anchor-free算法间的性能差异.论文的主要贡献如下：.指出anchor-free和anchor-based方法的根本差异主要来源于正负样本的选择.提出ATSS(AdaptiveTraining...
ATSS论文中，作者通过消除anchor-based方法和anchor-free方法的所有不一致因素以一个公平的方式研究了两者的不同之处。.实验表明，两种方法关键性的不同在于正负样本的定义方式，这是导致它们性能差距的核心因素。.如果它们训练时采用相同的正负样本选择策略...
从论文开始到目前为止的实验对比和分析都是步步紧扣，答案也随之浮出水面，接下来就是论文的第2大部分内容，也就是提出ATSS来确定正负样本。在这项工作中，作者指出:OneStage基于锚点和基于中心的无锚点探测器之间的本质区别实际上是正训练样本和负训练样本的定义。
目标检测|ATSS：自适应选择正负样本，消除Anchor-based和Anchor-free算法之间的性能差异.这篇文章被CVPR2020收录，是一个很不错的工作，从Anchor-based和Anchor-free目标检测方法的性能差异入手，围绕着正负样本的定义，提出了一种自动根据标签真值的相关统计特征...
受此启发，论文提出了一种新的自适应训练样本选择(AdaptiveTrainingSampleSelection,ATSS)，以根据目标特征自动选择正样本和负样本。.它弥补了anchor-based和anchor-free检测器之间的差距。.此外，通过一系列在MSCOCO数据集上的实验，可以得出结论，不需要在图像上...
（论文讲读）ATSS.pptx所需积分/C币:10浏览量·39PPTX2.64MB2021-04-1317:01:55上传身份认证购VIP最低享7折!试读19p立即下载开通VIP（低至0.43/天）100%中奖评论收藏PPTATSS论文汇报paperreadingBridgingtheGapBetween...
CVPR2020中的文章ATSS揭露到anchor-based和anchor-free的目标检测算法之间的效果差异原因是由于正负样本的选择造成的。而在目标检测算法中正负样本的选择是由gt与anchor之间的匹配策略决定的。因此，本文研究了目前现有的匹配策略，并根据现状给出
经典论文系列|缩小Anchor-based和Anchor-free检测之间差距的方法：自适应训练样本选择2021-10-24前言本文介绍一篇CVPR2020的论文，它在paperswithcode上获得了16887星，谷歌学术上…
CVPR2020总结本次CVPR2020VirtualConference中共收录1470篇论文，录取率约为22%，其中在CVPR2020中热度较高的领域包括以下：#3D计算机视觉-(3Dcomputervision)
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受此启发，论文提出了一种新的自适应训练样本选择(AdaptiveTrainingSampleSelection,ATSS)，以根据目标特征自动选择正样本和负样本。.它弥补了anchor-based和anchor-free检测器之间的差距。.此外，通过一系列在MSCOCO数据集上的实验，可以得出结论，不需要在图像上...
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