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#FCOS
FCOS:全卷积一阶段目标检测算法的全面解析
2 个月前
FCOS是一种创新的全卷积一阶段目标检测算法,完全无需设置锚框,大幅简化了目标检测的流程,同时在性能和速度上都取得了显著提升。本文将全面解析FCOS的核心思想、网络结构、训练细节以及最新进展。
FCOS
目标检测
卷积神经网络
ResNet-50
性能提升
Github
开源项目
2 个月前
相关项目
FCOS
FCOS算法是一种完全卷积的单阶段对象检测方法,通过避免使用锚点框,提高了检测性能和速度。在COCO minival数据集上,FCOS实现了46FPS和40.3的AP评分,并在各种模型和硬件上表现出色,包括ResNe(x)t和MobileNet等。与Faster R-CNN相比,FCOS在ResNet-50平台上表现更佳(38.7对36.8的AP),且训练和推理时间更短。该项目已基于Detectron2实现,并引入了多项优化和改进。
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