Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection Introduction 作者指出anchor based(retinanet)和center based(FCOS)中有几个不同的地方: 从实验结果中可以总结出来,正是正负样本定义的差异,导致
Align Deep Features for Oriented Object Detection Introduction 作者指出二阶段的检测模型在生成水平候选区域,往往会出现对应多个目标的情况出现,但是如果选择铺设任意方向的anchor的话,那么计算量耗费是十分惊人的。所以相较于二阶段的网络模型,本篇论文主要讨论单阶段模型的可行性。首先给出了单阶段的问题: 为了解决单阶段网络模型中的问题,提
Learning High-Precision Bounding Box for Rotated Object Detection via Kullback-Leibler Divergence Introduction 本篇文章的四大亮点: Background Inductive Thinking of Loss Design: from Special Horizon to General