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  • CenterNet

    2020-03-04 08:03:37
    CenterNet

    • CenterNet-Model(pytorch版本)

    《CenterNet:Keypoint Triplets for Object Detection》

    收录会议及时间:CVPR 2019

    补充: 19年单阶段目标检测器效果最好的算法

    一 论文导读

    一 背景

    1. CornerNet,2018年收录于ECCV
    2. CornerNet提出了一种anchor free的方法,通过寻找左上和右下两点来确定框的位置
    3. CenterNet,2019收录于CVPR
    4. CenterNet在CornerNet基础上添加了中心点,进一步优化了CornerNet
    5. 主要解决了CornerNet会生成大量错误预选框的问题
    6. 目前是单阶段目标检测器效果最好的算法
    7. CenterNet:Objects as Points

    二 论文精读

    三 代码实现

    四 问题思索

    展开全文
  • Centernet

    2020-11-22 22:17:19
    Centernet ddd检测Centernet ddd检测数据集 Centernet ddd检测 Centernet源码里主要有三个部分的检测代码 ctdet(目标检测) human_pose(人体位姿检测) ddd(3D检测) 对ddd部分代码解读如下: 数据集 官方...

    Centernet检测

    Centernet源码里主要有三个部分的检测代码

    • ctdet(目标检测)
    • human_pose(人体位姿检测)
    • ddd(3D检测)
      对三部分解读如下:

    论文解读

    centernet是anchor-free的算法,本质上是通过检测到物体中心点之后回归bbox来实现目标检测的。

    • 首先,Centernet分配锚点单纯依靠在图像中的位置,而不像锚框那样用box的重叠面积。这也不用手动设置阈值来区分前景和背景。

    • 其次,Centernet在每个物体上只会设置一个锚点,所以也不需要NMS(非极大值抑制)来选取锚点

    • 最后,Centernet输出结果的分辨率要比传统方法高(下采样率为4)

      ctdet(目标检测)

      在目标检测部分,关键是怎么获取到目标上的锚点。Centernet生成了关键点热力图,热力图尺寸是H*W*C,C是检测目标的类别数,如果是COCO数据集C=80。即针对每一类形成了一张热力图用于训练。Centernet中还用R=4生成了下采样后的热力图。

      Centernet中用几个全卷积网络去预测热力图上的像素值Y:

      • Hourglass network
      • ResNet
      • DLA

      Centernet用高斯函数对GT值进行处理,距离GT值坐标越远,越接近于0。如果同一类的两个高斯值位置重叠,取值最大的那个

      热力图的损失函数如图:
      热力图Focal Loss

      函数里的变量含义可自行查看论文

      因为提取热力图时进行了下采样,热力图的GT点会跟原始图像有位置上的偏差。为了克服这个离散误差,对预测点引入关于位置偏差的损失函数:

      位置偏差损失函数

      预测得到中心点坐标之后,通过回归中心点与bbox的距离,得到预测的bbox。
      bbox损失函数

      最后将三部分损失函数按照一定的权重加和成最终的损失函数:
      Centernet损失函数

      推理过程(从中心点到bounding box):
      先把每一类热力图中的峰值点提取出来,检测值比它的8个邻接点大或相等的点,保留前100的点,

      human pose(人体关键点检测)

      现阶段人体姿态识别主流的通常有2个思路:

      1)Top-Down方法:将人体检测和关键点检测分离,在图像上首先进行人体检测,找到所有的人体框,对每个人体框图再使用关键点检测,这类方法往往比较慢,但姿态估计准确度较高。目前的主流是CPN,Hourglass,CPM,Alpha Pose等。

      2)Bottom-Up方法:先检测图像中人体部件,然后将图像中多人人体的部件分别组合成人体,因此这类方法在测试推断的时候往往更快速,准确度稍低。

      Centernet中人体关键点检测的方法就是典型的bottom-up方法,对于人体关键点检测,Centernet将人体骨骼划分为17个点,形成的关键点热力图中C=17。

      把每个关键点参数化为对于中心点的偏移量,输入网络进行回归。Centernet通过改变loss函数将不可视的关键点忽视了。将预测结果与热力图上最近的点匹配,就能把预测到的关键点分配到最近的人体实例上。

      human pose还有很多好玩的玩法,比如改变关键点的个数,将17个关键点改成15个:
      hp15

      ddd(单目3D检测)

      Centernet在3d物体检测中对每个中心点添加了深度,3D尺寸和方向。Centernet用L1 Loss训练深度检测器,直接对3D尺寸进行回归,对方向的处理是将其分成两个bin,每个bin有4个scalars,对方向进行编码,在一个bin中,2个scalars用于分类,2个用于回归角度。

      相比于其他的3D检测算法,Centernet在3D上并没有亮眼的操作。论文的核心还是ctdet和human pose

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  • centerNet

    2020-08-07 14:31:29
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/138322707 https://xueqiu.com/3426965578/125375455 https://www.it610.com/article/1174935461639020544.htm https://www.jianshu.com/p/e7612145f2f4 论文 ...

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/138322707
    https://xueqiu.com/3426965578/125375455
    https://www.it610.com/article/1174935461639020544.htm
    https://www.jianshu.com/p/e7612145f2f4
    论文 https://arxiv.org/pdf/1904.08189.pdf

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  • centernet

    2020-07-05 12:44:53
    总结一下,备忘~

    总结一下,备忘~
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

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  • 论文精读——CenterNet :Objects as Points

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    2020-11-30 16:00:21
    I used your two projects Center net and center track, Do you think that Center track will give a more stable output with testing it on sequence data, with higher fps? I'm using center track with ...
  • centernet源代码

    2020-11-13 10:50:12
    修改过的centernet源代码、
  • 说明:centernet项目是在pytorch0.4.1上测试的,这里将其在pytorch1.2.0上编译。主要的问题是DCNv2拓展。 转载自: https://github.com/xingyizhou/CenterNet/issues/7 1. build nms cd CenterNet\src\lib\external ...
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    2021-04-13 21:26:58
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  • centernet.pdf

    2019-12-02 11:07:36
    本片pdf是对centernet demo、run、ctdet_detector的分析,为了保存整理的框图,特此上传。如有需要,
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    2021-02-08 11:18:13
    目录1、需求解读2、CenterNet算法简介3、CenterNet算法详解3.1 CenterNet网络结构3.2 CenterNet实现细节详解3.2.1 训练阶段Heatmap生成3.2.2 Heatmap上应用高斯核3.3 CenterNet损失函数3.3.1 Heatmap损失函数3.3.2 ...

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