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DenseBoxforDetectionDenseBox的整体流程如下图所示，单一的卷积网路同时输出不同的预测框及类别分数。DenseBox中的所有目标检测模块都为全卷积网络结构，除了NMS处理部分，因此，proposal的生成是没有必要的。
DenseBox:UnifyingLandmarkLocalizationwithEndtoEndObjectDetectionUnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork1.DenseBox为什么提出DenseBox？R-CNN的两个stage无法联合优化（由于anchorbox提取…
DenseBox检测算法的设计十分超前，如今很多Anchor-free方法有其影子，如果当时不是比FasterR-CNN晚了一点出现，可能目标检测领域很早就开始往Anchor-free的方向发展了来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DenseBox:UnifyingLandmark
DenseBox在训练时没有将完整的图片作为输入，而是截取包含目标以及足够背景的较大区域进行训练。在训练时，将截取的图片resize大，保证人脸位于截取区域的中心以及高度大约50像素，输出的特征图。正样本区域是目标中心点半径为内的圆，与目标的大小相关，论文设置为0.3。
DenseBox百度IDL的作品，提出的最初动机是为了解决普适的物体检测问题。其在2015年初就被提出来了，甚至比FastR-CNN还要早，但是由于论文发表的比较晚，虽然算法上非常有创新点，但是依旧阻挡不了FastR-CNN一统…
DenseBox检测算法的设计十分超前，如今很多Anchor-free方法有其影子，如果当时不是比FasterR-CNN晚了一点出现，可能目标检测领域很早就开始往Anchor-free的方向发展了来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DenseBox:UnifyingLandmark
论文:DenseBox:UnifyingLandmarkLocalizationwithEndtoEndObjectDetectionDenseBox检测算法的设计十分超前，如今很多Anchor-free方法有其影子，如果当时不是比FasterR-CNN晚了一点出现，可能目标检测领域很早就开始往Anchor-free的方向
FoveaBox：细节差别，另一种DenseBox+FPN的Anchor-free方案|IEEETIP2020作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回…
1.DenseBox15年的一篇论文，放当时并不惊艳，但如今由于AnchorFree倒是火了...只能说作者的Idea太超前了该论文出发点是为了解决的人脸、车辆这类单一类别目标检测问题。可提取的关键信息包括AnchorFree、onestage、FCN、特征融合、OHEM。
WeintroduceDenseBox,aunifiedend-to-endFCNframeworkthatdirectlypredictsboundingboxesandobjectclassconfidencesthroughalllocationsandscalesofanimage.Ourcontributionistwo-fold.First,weshowthatasingleFCN,ifdesignedandoptimizedcarefully,candetectmultipledifferentobjectsextremelyaccuratelyandefficiently...
DenseBoxforDetectionDenseBox的整体流程如下图所示，单一的卷积网路同时输出不同的预测框及类别分数。DenseBox中的所有目标检测模块都为全卷积网络结构，除了NMS处理部分，因此，proposal的生成是没有必要的。
DenseBox:UnifyingLandmarkLocalizationwithEndtoEndObjectDetectionUnitBox:AnAdvancedObjectDetectionNetwork1.DenseBox为什么提出DenseBox？R-CNN的两个stage无法联合优化（由于anchorbox提取…
DenseBox检测算法的设计十分超前，如今很多Anchor-free方法有其影子，如果当时不是比FasterR-CNN晚了一点出现，可能目标检测领域很早就开始往Anchor-free的方向发展了来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DenseBox:UnifyingLandmark
DenseBox在训练时没有将完整的图片作为输入，而是截取包含目标以及足够背景的较大区域进行训练。在训练时，将截取的图片resize大，保证人脸位于截取区域的中心以及高度大约50像素，输出的特征图。正样本区域是目标中心点半径为内的圆，与目标的大小相关，论文设置为0.3。
DenseBox百度IDL的作品，提出的最初动机是为了解决普适的物体检测问题。其在2015年初就被提出来了，甚至比FastR-CNN还要早，但是由于论文发表的比较晚，虽然算法上非常有创新点，但是依旧阻挡不了FastR-CNN一统…
DenseBox检测算法的设计十分超前，如今很多Anchor-free方法有其影子，如果当时不是比FasterR-CNN晚了一点出现，可能目标检测领域很早就开始往Anchor-free的方向发展了来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DenseBox:UnifyingLandmark
论文:DenseBox:UnifyingLandmarkLocalizationwithEndtoEndObjectDetectionDenseBox检测算法的设计十分超前，如今很多Anchor-free方法有其影子，如果当时不是比FasterR-CNN晚了一点出现，可能目标检测领域很早就开始往Anchor-free的方向
FoveaBox：细节差别，另一种DenseBox+FPN的Anchor-free方案|IEEETIP2020作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回…
1.DenseBox15年的一篇论文，放当时并不惊艳，但如今由于AnchorFree倒是火了...只能说作者的Idea太超前了该论文出发点是为了解决的人脸、车辆这类单一类别目标检测问题。可提取的关键信息包括AnchorFree、onestage、FCN、特征融合、OHEM。
WeintroduceDenseBox,aunifiedend-to-endFCNframeworkthatdirectlypredictsboundingboxesandobjectclassconfidencesthroughalllocationsandscalesofanimage.Ourcontributionistwo-fold.First,weshowthatasingleFCN,ifdesignedandoptimizedcarefully,candetectmultipledifferentobjectsextremelyaccuratelyandefficiently...
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