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R-CenterNet:用CenterNet对旋转目标进行检测

编辑丨GiantPandaCV 【导语】前段时间纯粹为了论文凑字数做的一个工作，本文不对CenterNet原理进行详细解读，如果对CenterNet原理不了解，建议简单读一下原论文然后对照本文代码理解（...对原版CenterNet目标检测代码进行了极大程度精简）。...代码开源：https://github.com/ZeroE04/R-CenterNet demo R-DLADCN(推荐) 推荐 R-ResDCN(主干网用的ResNet而不是DLA) 主干网用的ResNet...而不是DLA R-DLANet(未编译DCN的主干网) 未编译DCN的主干网 DLADCN(原始CenterNet) 原始CenterNet 前言基本想法就是直接修改CenterNet的head部分，...网络结构如下： R-CenterNet网络结构图代码说明代码主要分为五个部分： {R-CenterNet} |-- backbone -- |-- dlanet.py -- |-- dlanet_dcn.py

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CenterNet++ | CenterNet携手CornerNet终于杀回来了，实时高精度检测值得拥有！

作者扩展了CenterNet的思想，使其能够工作在具有金字塔结构的网络中，这使得CenterNet可以在多分辨率特征图中检测目标。...ResNet-50)下，MR-CenterNet将目标的AP提高了4.8%。由于MR-CenterNet框架的通用性强，能够为CenterNet应用更强的Backbone。...CenterNet-RT实现了精度和速度之间的良好平衡，在其他典型方法中仍然具有竞争力。CenterNet(即SR-CenterNet)执行速度较慢，推断速度小于7fps。...进一步在MR-CenterNet的基础上提出了CenterNet-RT，实现了在30.5FPS下43.2% AP的结果。...这种准确性与SR-CenterNet(HG-104)不相上下，但推理速度比SR-CenterNet快约6倍。

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PyTorch版CenterNet数据加载解析

本文主要解读CenterNet如何加载数据，并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。 1....YOLOv3和CenterNet流程对比 CenterNet和Anchor-Based的方法不同，以YOLOv3为例，大致梳理一下模型的框架和数据处理流程。...CenterNet部分详解 ? 设输入图片为 , W代表图片的宽，H代表高。CenterNet的输出是一个关键点热图heatmap。其中R代表输出的stride大小，C代表关键点的类型的个数。...CenterNet官方版本实际上是在CornerNet的基础上改动得到的，有很多祖传代码。...CenterNet也延续了这个bug，CenterNet作者回应说这个bug对结果的影响不大，但是根据issue的讨论来看，有一些人通过修正这个bug以后，可以让AR提升1-3个百分点。

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利用Caffe推理CenterNet(上篇)

Pytorch->Caffe 假设我们已经训练好了一个CenterNet模型。这里我拿ResNet50作为例子。...因为Caffe中没有DCN也就是可形变卷积层，当然也没有注册，正常来将对于CenterNet中的dla34这种包含卷积层的backbone肯定是无法转换的。...CenterNet的后处理步骤 CenterNet的模型推断过程复杂的主要是后处理部分，先来回顾一下。...CenterNet的后处理与Anchor-base的目标检测框架不同，其余基于Anchor的检测框架最终输出的直接是box位置。...参考链接 https://github.com/ouyanghuiyu/centernet_mobilenetv2_ncnn/blob/master/cpp/ncnn_centernet.cpp https

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利用Caffe推理CenterNet(下篇)

此文章作为存档文章，caffe虽然不是c++版本运行CenterNet的最优方式，但也是一种选择。这里仅仅是记录，承接利用Caffe推理CenterNet(上篇)。...centernet_output_param = 209; message CenternetOutputParameterParameter { // Number of classes that...这样写： #ifndef CAFFE_CENTERNET_OUTPUT_LAYER_H #define CAFFE_CENTERNET_OUTPUT_LAYER_H #include ...= this->layer_param_.centernet_output_param(); CHECK(centernet_output_param.has_num_classes(...centernet_output_param.kernel_size(); vis_thresh_ = centernet_output_param.vis_threshold(); //

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CenterNet测试推理过程

【GiantPandaCV导语】这是CenterNet系列的最后一篇。本文主要讲CenterNet在推理过程中的数据加载和后处理部分代码。最后提供了一个已经配置好的数据集供大家使用。...代码注释在：https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/CenterNet 1. eval部分数据加载由于CenterNet是生成了一个...在CenterNet中由于不需要非极大抑制，速度比较快。但是CenterNet如果在测试的过程中加入了多尺度测试，那就会调用soft nms将不同尺度的返回的框进行抑制。...CenterNet示意图(图源medium) 上图是CenterNet的结构图，使用的是PlotNeuralNet工具绘制。...数据集之前在CenterNet系列第一篇PyTorch版CenterNet训练自己的数据集中讲解了如何配置数据集，为了更方便学习和调试这部分代码，笔者从github上找到了一个浣熊数据集，这个数据集仅有

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【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet

CenterNet在MSCOCO数据集上获得了47%的mAP值，是One-Stage目标检测算法中的精度最高的。...因此，让网络具有具有感知物体内部的能力非常重要，所以CenterNet额外预测目标内部的点来添加这一能力。 ?...在这里插入图片描述 CenterNet 下面的Figure2是CenterNet的结构图。 ?...下面的Table3是CenterNet 与 CornerNet 的单独对比，可以看出在MS COCO数据集上CenterNet消除大量误检框，尤其是在小物体上。 ?...在这里插入图片描述下面的Figure6展示了CenterNet和CornerNet的对比结果。(a) 和 (b) 表明 CenterNet 能有效去除小尺度的错误目标框。

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CenterNet之loss计算代码解析

iantPandaCV导语本文主要讲解CenterNet的loss，由偏置部分（reg loss）、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成，附代码实现。...下面是CenterNet中核心loss公式：这个和Focal loss形式很相似，和是超参数，N代表的是图像关键点个数。...举个例子(CenterNet中默认 )：的情况下，如果，那么loss= ,这就是一个很大的loss值。如果 , 那么loss= , 这个loss就比较小。...2.4 CenterNet Loss 整体的损失函数是以上三者的综合，并且分配了不同的权重。其中 3.

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CenterNet骨干网络之hourglass

CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104，本文从结构和代码对hourglass进行讲解。...本文对应代码位置在：https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/Simple_CenterNet 1....Ground Truth Heatmap 在开始讲解骨干网络之前，先提一下上一篇文章中有几位群友私聊我的问题：CenterNet为什么要沿用CornerNet的半径计算方式？...查询了CenterNet论文还有官方实现的issue，其实没有明确指出为何要用CornerNet的半径，issue中回复也说是这是沿用了CornerNet的祖传代码。...CenterNet论文详解可以点击【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points（CenterNet）整个网络就梳理完成了，笔者简单画了一下nstack为2时的

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目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析

链接如下 https://github.com/see--/keras-centernet 2 网络结构顾名思义,CornerNet以检测框的两个角点为基础进行物体的检测,而CenterNet以检测框的中心为基础进行物体位置的检测...CenterNet和CornerNet的网络结构类似，如下为CornerNet的网络结构。 ?...基于Hourglass backbone的CenterNet结构如下图所示 ?...另外在CornerNet中还有一个创新点，为Corner Pooling的提出，在CenterNet中被剔除了。那么结合CenterNet的结构图 ?...5 总结总的来说，CenterNet要比CornerNet学起来更加简单点，而且比CornerNet更实用，应用范围也更广！

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CenterNet的骨干网络之DLASeg

被CenterNet, FairMOT等框架所采用，其效果很不错，准确率和模型复杂度平衡的也比较好。...CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。 1....实现这部分代码复制自CenterNet官方实现，https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/blob/master/CenterNet/nets/dla34...Reference https://arxiv.org/abs/1707.06484 https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/blob/master/CenterNet

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真Anchor Free目标检测----CenterNet详解

这篇centernet对应的是"Objects as Points"，不是另外一篇"CenterNet- Keypoint Triplets for Object Detection"。...CenterNet相比One Stage和Two Stage算法的区别那CenterNet相比于之前的one-stage和two-stage的目标检测有什么区别？...之所以设置为4是因为centernet没有采用FPN结构，因此所有中心点要在一个Feature map上出，因此分辨率不能太低。看下图可以比较直观的看出centernet的建模方法 ?...在整个训练的流程中，CenterNet学习了CornerNet的方法。...这个损失函数是Focal Loss的修改版，适用于CenterNet。

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CenterNet+ deepsort实现多目标跟踪

CenterNet+ deepsort实现多目标跟踪首先使用CenterNet训练自己的检测数据集，可以检测人、动物、鱼大等多种自定义类别，然后再把训练好的预训练模型传入deepsort算法进行多目标跟踪...试验结果表明centernet精度和速度方面都具有更好的优势。...下面一张图概括且很好的展示了deepsort的算法： Centernet+deepsort代码 https://github.com/kimyoon-young/centerNet-deep-sort...pip install -r requirments.txt 快速启动 CENTERNET_PATH = 'CENTERNET_ROOT/CenterNet/src/lib/' to e.g)...CENTERNET_PATH = '/home/kyy/centerNet-deep-sort/CenterNet/src/lib/' 运行demo python demo_centernet_deepsort.py

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目标检测(object detection)系列（十三）CenterNet：no Anchor，no NMS

简介 CenterNet的论文是《Objects as Points》，其实从名字就可以很直观的看出，CenterNet是将目标检测问题看做对于目标中心点的检测，它是继CornerNet之后的又一个Anchor-free...方法，它们之间也有比较多的相似之处，区别在于CornerNet是找目标的角点，而CenterNet是找目标的中心点。...Other no NMS CenterNet的结构是可以不做NMS的，本质上其实也是因为no Anchor，这意味着没有大量的先验预设框，不需要过NMS进行滤除，这让CenterNet的后处理变得比较简单...CenterNet性能评价 ?...比，所以综合效率和性能，CenterNet还是很不错的。

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centerX: 用新的视角的方式打开CenterNet

但是centernet原版的代码我初看时有点吃力，但也没有重构的想法，过了一些时日后我找到了centernet-better和centernet-better-plus，于是把他们的代码白嫖了过来然后自己完善一下...如果你想基于centernet做一些学术研究，你同样也可以在centerX的projects里面重构自己的代码，和centerX里面centernet的codebase并不冲突，可以快速定位bug。...centerX各个模块基础实现这个方面没有什么好说的，也没有做到和其他框架的差异化，只是在detectron2上对基础的centernet进行了复现而已，而且大部分代码都是白嫖自centernet-better...和centernet-better-plus，就直接上在COCO上的实验结果吧。...其中笔者还找到了centernet的tensorRT前向版本（后续笔者把它称为centerRT），在里面用cuda写了centernet的后处理（包括3X3 max pool和topK后处理）。

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PyTorch版CenterNet训练自己的数据集

CenterNet(Objects as points)已经有一段时间了，之前这篇文章-【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points（CenterNet）中讲解了...CenterNet的原理，可以回顾一下。...这篇文章是基于非官方的CenterNet实现，https://github.com/zzzxxxttt/pytorch_simple_CenterNet_45，这个版本的实现更加简单，基于官方版本(https...克隆项目 CenterNet_ROOT=/path/to/clone/CenterNet git clone https://github.com/zzzxxxttt/pytorch_simple_CenterNet...pytorch1.1.0 or 1.0.0, 将$CenterNet_ROOT/lib/DCNv2_new 重命名为 $CenterNet_ROOT/lib/DCNv2.

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【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points（CenterNet）

前言前天发了一个推文【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet，讲解的是CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection...这篇论文提出的网络也被叫作CenterNet，和前面介绍的CenterNet重名了，注意加以区别。论文原文见附录。摘要：目标检测往往是在图像上将目标以矩形框的形式标出。...这个模型被论文叫做CenterNet，这个模型是端到端可微的，更简单，更快速，更准确。...下面的Figure2展示了使用CenterNet目标检测器检测目标的一个可视化效果。 ?...在这里插入图片描述网络设计网络结构 CenterNet的网络结构如Figure6所示。对于2D目标检测任务来说，CenterNet输入分辨率的图像，预测个目标中心点坐标和个中心点的偏置。

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TPAMI 2024 | 用于目标检测的CenterNet++

我们还报告了MR-CenterNet的检测结果，它在SR-CenterNet的基础上取得了显著的改进。...实时CenterNet 我们还设计了一个实时版本的CenterNet，称为CenterNet-RT。...CenterNet-RT基于CenterNet的多分辨率检测框架（如图3所示），我们应用以下技巧来加速CenterNet：（i）将输入图像的分辨率从800降低到512（短边）和从1333降低到736（长边...CenterNet-RT在准确性和速度之间实现了良好的折衷，并在其他典型方法中展现出竞争力。在我们的会议版本中，CenterNet（SR-CenterNet）运行缓慢，推理速度不到7 FPS。...我们的CenterNet通过探索中心区域，减少了基于所有标准的AF率。例如，CenterNet511-52和CenterNet511-104都将AF5分数降低了4.5%。

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目标检测(object detection)系列（十三）CenterNet：no Anchor，no NMS

CenterNet从名字就可以很直观的看出，CenterNet是将目标检测问题看做对于目标中心点的检测，它是继CornerNet之后的又一个Anchor-free方法，它们之间也有比较多的相似之处，区别在于...CornerNet是找目标的角点，而CenterNet是找目标的中心点。...Other no NMS CenterNet的结构是可以不做NMS的，本质上其实也是因为no Anchor，这意味着没有大量的先验预设框，不需要过NMS进行滤除，这让CenterNet的后处理变得比较简单...关于下采样此外还有一个很有意思的地方，centernet主干网络的在设计的时候，下采样倍率普遍比较小，CenterNet的倍率是4，CornerNet的下采样倍率是5，而Anchor base的方法，...比，所以综合效率和性能，CenterNet还是很不错的。

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『深度思考』对CenterNet的一些思考与质疑·测试对比CenterNet与U版YoloV3速度与精度

0.引子笔者很喜欢CenterNet极简的网络结构，CenterNet只通过FCN（全卷积）的方法实现了对于目标的检测与分类，无需anchor与nms等复杂的操作高效的同时精度也不差。...下面要引出写此篇博文的了，在研习CenterNet时看到了CenterNet与YoloV3的对比，在速度与精度都实现了超越，其实针对这个结论笔者还是略带怀疑态度的。...所以笔者对CenterNet针对YoloV3速度的提升还是有些怀疑的，YoloV3可以说目前是工业上最常用也是最好用的目标检测算法，如果真的如CenterNet的论文结论所述，CenterNet同时也具备结构简单使用方便的特点...针对上述情况，笔者打算做一下对比实验，测试在相同的硬件与环境的条件下，来测试CenterNet与YoloV3的精度与速度的测试，其实为了简化实验，这里只测试在相同尺寸下CenterNet与YoloV3的速度对比...从表格 CenterNet vs YoloV3x coco精度中可以看出在相同尺度下，CenterNet相较于YoloV3原版提升比较明显5个百分点，相较于YoloV3-spp也有2个百分点提升，但是相较于

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R-CenterNet:用CenterNet对旋转目标进行检测

CenterNet++ | CenterNet携手CornerNet终于杀回来了，实时高精度检测值得拥有！

PyTorch版CenterNet数据加载解析

利用Caffe推理CenterNet(上篇)

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【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 CenterNet

CenterNet之loss计算代码解析

CenterNet骨干网络之hourglass

目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析

CenterNet的骨干网络之DLASeg

真Anchor Free目标检测----CenterNet详解

CenterNet+ deepsort实现多目标跟踪

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