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文档简介

1、CenterNet与代码解读,harry 2020.3.14,CorNetNet: Detecting objects as paired keypoints (重要知识点的补充),harry 2020.3.14,harry 2020.3.14,整体框架,harry 2020.3.14,corner pooling,harry 2020.3.14,损失函数,1. heatmap loss,harry 2020.3.14,损失函数,2. smoothl1 + group loss,harry 2020.3.14,损失函数,2. smoothl1 + group loss,harry 2020.3

2、.14,对比实验,CenterNet: Objects as Points,目录,动机 方法 实验与结果,动机,CornerNet由于是根据角点来检测目标，后处理中会涉及配对操作，处理流程复杂，效率低。,方法,CenterNet将检测任务分解成中心点检测与长宽回归。,因此网络最终输出categories+4(offsets, height, width)个heatmaps。同时没有NMS, 没有复杂的后处理。 后处理：保留比其8邻域大的响应。（使用maxpool就可以解决）,方法：整体框架,方法：Radius,r1,r2,r3,r = argmax(iout)(t=0.7),r = min(r

3、1, r2, r3),方法,作者将模型泛化至3D检测，关键点检测。将任务分解成中心点与其属性。,目标检测：目标中心+尺寸,3D检测：目标中心+尺寸+深度信息+方向,关键点检测：目标中心+k个节点的offset,实验,1.使用不同backbone的结果（其他模型使用了预训练模型）,左为原始的DLA; 右为作者修改后的DLA。,实验,1.其他消融实验,测试时输入尺寸的影响,平衡系数的影响,回归损失的对比,训练时长的影响,与YOLOV1的比较,YOLOV1,CenterNet,输入与输出的设置,5*2+20,结果为7*7的Heatmaps,(x, y, w, h, c)，其中x,y是相对于cell左上点的。w, h是相对于整张图的。,结果为128*128的Heatmaps,80+2+2,Diff,softmax vs sigmoid,points and Gaussian map,网络与损失的设置,相当于VGG19，没有BN,HourglassNet,点检测领域的标配。,Cross entropy loss

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