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Anchor-based 与 Anchor-free
anchor-free 和 anchor-based 区别几何这个问题首先需要回答为什么要有 anchor。在深度学习时代，物体检测问题通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题。 为什么 anchor-free 能卷土重来anchor-free 的方法能够在精度上媲美 anchor-based 的方法，最大的功劳我觉得应该归于 FPN，其次归于 Focal Loss。 anchor-free 和 single anchor上面提到的 anchor-free 和每个位置有一个正方形 anchor 在形式上可以是等价的，也就是利用 FCN 的结构对 feature map 在 anchor-based 的方法中，虽然每个位置可能只有一个 anchor，但预测的对象是基于这个 anchor 来匹配的，而在 anchor-free 的方法中，通常是基于这个点来匹配的。 Anchor。?
2K10编辑于 2022-09-03 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
Why anchor?
有了anchor机制之后，一个cell里会有多个anchor，不同anchor负责不同scale和aspect ratio的gt box，即使有多个框会映射到同一个cell，也不会导致gt box丢失。 3、anchor free一定更好吗？ 最近几个月anchor free的相关文章喷涌而出，大有革掉anchor based检测器命的势头，那么问题来了，anchor free就一定比anchor based的方法更好吗？ anchor free和anchor based方法各有优劣。 例如，anchor free的前提是基于图像金字塔或者特征金字塔这个前提，但是无论哪种金字塔都会增加计算，降低检测速度，而anchor机制可以减少金字塔层数，进而提高检测速度。
82540发布于 2019-07-19 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
什么是anchor-based 和anchor free？
什么是anchor-based 和anchor free？?上图是个很棒的整理，点击可以查看高清图。想要更高清原图可以点击阅读原文，查看原作者在知乎上分享的图片。
1.2K20编辑于 2022-09-03 - 来自专栏Vison
anchor free+分割
（需要仔细看一下） ---- 以下是segment in anchor free way。 对于中心点落在同一方格内的，依靠设计的anchor尺度和iou区分。
88700发布于 2020-05-05 - 来自专栏AiCharm
一文读懂目标检测中的anchor free 和anchor base
base 什么是anchor-based的目标检测方法呢? base的Anchor的生成方法。 2.anchor free 基于anchor free的目标检测总共有三种方法 (1)基于角点的anchor free目标检测 (2)基于中心点的anchor free目标检测算法 (3)基于全卷积的 anchor free目标检测 (1)基于角点的anchor free目标检测 基于角点的目标检测方法通过组合从特征图中学习到的角点对, 来预测边框. 与anchor-based检测器的区别 第一点 · anchor-based算法将输入图像上的位置作为锚框的中心点，并且对这些锚框进行回归。
13.6K55编辑于 2023-06-07 - 来自专栏计算机视觉工坊
目标检测：Anchor-Free时代
自从2018年8月CornerNet开始，Anchor-Free的目标检测模型层出不穷，最近达到了井喷的状态，宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。 其实Anchor-Free并不是一个新概念了，大火的YOLO算是目标检测领域最早的Anchor-Free模型，而最近的Anchor-Free模型如FASF、FCOS、FoveaBox都能看到DenseBox 一个anchor-free的分支在每个特征金字塔层构建，独立于anchor-based的分支。和anchor-based分支相似，anchor-free分支由分类子网络和回归子网络。 推理阶段，FSAF模块和anchor-based分支独立或者联合运行。 Feature Selective Anchor-Free Module ? 基于anchor的检测器，根据不同尺寸安排anchor到不同的特征层，而FCOS直接限制边界框回归的范围(即每个feature map负责一定尺度的回归框)。 Center-ness ?
83210发布于 2020-11-11 - 来自专栏菩提树下的杨过
ExtJs学习笔记(12)_Anchor布局
Anchor布局的效果直接看代码和效果图最为直观 ! 10px; font-size:12px; } </style> </head> <body> <script type="text/javascript"> //Anchor Layout要点:"1.容器内的组件要么指定宽度，要么在anchor中同时指定高/宽，2.anchor值通常只能为负值(指非百分比值)，正值没有意义，3.anchor必须为字符串值" Ext.onReady var panel1 = new Ext.Panel({ title: "panel1", height: 100, anchor html: "宽度=容器宽度-10,高度=容器宽度-250" }); var win = new Ext.Window({ title: "Anchor
72360发布于 2018-01-24 - 来自专栏小鹏的专栏
Faster RCNN：RPN，anchor，sliding windows
anchor。 的下标，pi表示anchor i预测为物体的概率；当anchor为正样本时，p∗i=1，当anchor为负样本时p∗i=0，由此可以看出回归损失项仅在anchor为正样本情况下才被激活； ti表示正样本 anchor到预测区域的4个平移缩放参数【以anchor为基准的变换】；t∗i表示正样本anchor到Ground Truth的4个平移缩放参数【以anchor为基准的变换】； 分类损失函数Lcls 这里以anchor窗口为基准，计算Ground Truth对其的平移缩放变化参数，以及预测窗口【可能第一次迭代就是anchor】对其的平移缩放参数，因为是以anchor窗口为基准，所以只要使这两组参数越接近 anchor在这个尺度上设定，这个参数和anchor的相对大小决定了想要检测的目标范围； 网络输入尺度：输入特征检测网络的大小，在训练时设置，源码中为224×224。
2.7K100发布于 2018-01-09 - 来自专栏iSharkFly
Confluence 6.15 锚点（Anchor）宏
Wiki 标记（markup） 示例 宏名称： anchor 宏内容：None。 {anchor:here} https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Anchor+Macro
2.8K30发布于 2019-08-28 - 来自专栏AiCharm
Anchor Free的孪生目标跟踪
来回归框，这类方法虽然很高效，但是anchor的设定不但会引入模糊的相似性得分，而且anchor的设置需要有大量的数据分布先验信息，与通用跟踪的目的不符合。 本文主要记录用Anchor Free的思想来解决上述目标跟踪状态估计中存在的问题。目前比较主流的都是基于FCOS和CenterNet两种无锚框方式展开的。 多尺度金字塔的方式忽略了状态估计所以精确性很低； G2：non-ambiguous scoring：分类得分应该直接表示为目标在视野中存在的置信度分数，而不是像预定义的anchor那样匹配anchor和目标 anchor-base方法对于弱预测的修正能力较差，因为训练时只考虑了IOU大于阈值的anchor的回归，对于跟踪过程中如果出现overlap很小的anchor很难去refine。 Accurate Anchor Free Tracking 这篇就是比较典型的CenterNet模式了，预测中心点，中心偏移以及宽高。
69320编辑于 2023-05-15 - 来自专栏全栈程序员必看
substance painter anchor point快速教程
substance painter里通过normal和height实时影响污迹图来做细节 但是步骤有些略麻烦，下面作为笔记也作为一个小教程 首先需要实时绘制的图层必须在污迹图的下面 可以在图层上直接绘制 右击加上anchor micro Details 如果你需要绘制的高度图影响细节那么把Micro Height改成on 如果你需要绘制的法线图影响细节那么把Micro Normal改成on 开启后就能在normal里切换到anchor
55420编辑于 2022-11-09 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
目标检测中的 Anchor 详解
【参考资料】 终于理解目标检测中的锚框（2D和3D）：https://www.thinkautonomous.ai/blog/anchor-boxes/ 下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程
1.1K10编辑于 2025-03-04 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
Anchor Free的目标检测方法--FCOS
FCOS 不需要 anchor box，同时也不需要 proposals，由于消除了对预定义 anchor 的依赖，因此避免了与 anchor box相关的复杂计算，同时还避免了与 anchor相关的所有超参数 和YOLOv2，v3等都依赖于一组预定义的 anchor box，尽管 anchor box使检测器取得了巨大成功，但anchor-based detectors 存在的一些缺点： 1、如 Faster 3、通过消除anchor box，新检测器完全避免了anchor box相关的复杂的IOU计算以及训练过程中anchor 与GT之间的匹配，使得训练和测试速度更快，同时训练内存占用更少。 考虑到更简单的anchor free 检测器有更好的性能，鼓励重新考虑anchor Box在目标检测中的必要性，虽然目前anchor Box这被认为是检测任务的事实标准。 对于特征图上的每个位置,将其映射回原始图片上的坐标,差不多刚好位于位置的感受野中心附近,与基于anchor的检测器将输入图片上的位置视为anchor box中心点并对这些 anchor box 的目标边界框进行回归不同
1.3K30发布于 2020-03-18 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Unbiased Teacher v2: Semi-supervised Object Detection for Anchor-free and Anchor-based Detectors
随着最近半监督目标检测（SS-OD）技术的发展，目标检测器可以通过使用有限的标记数据和丰富的未标记数据来改进。然而，仍有两个挑战没有解决：（1）在无锚检测器上没有先期的SS-OD工作，（2）在伪标签边界框回归时，先期工作是无效的。在本文中，我们提出了Unbiased Teacher v2，它显示了SS-OD方法在无锚检测器上的通用性，同时也为无监督回归损失引入了Listen2Student机制。特别是，我们首先提出了一项研究，检查现有的SS-OD方法在无锚检测器上的有效性，发现它们在半监督环境下取得的性能改进要低得多。我们还观察到，在半监督环境下，无锚检测器中使用的带 centerness 的框选择和基于定位的标签不能很好地工作。另一方面，我们的Listen2Student机制明确地防止在训练边界框回归时出现误导性的伪标签。边界框回归的训练中明确防止误导性的伪标签；我们特别开发了一种新的伪标签选择机制，该机制基于教师和学生的相对不确定性。和学生的相对不确定性为基础的新型伪标签选择机制。这一想法有助于在半监督环境下对回归分支进行了有利的改进。我们的方法，既适用于我们的方法适用于无锚和基于锚的方法，在VOC、 COCO-standard和COCO-additional中一直优于最先进的方法。
83120编辑于 2023-10-07 - 来自专栏JNing的专栏
深度学习: 从 anchor 进化到 proposal
Overview
1.2K40发布于 2018-09-27 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
真Anchor Free目标检测----CenterNet详解
SIGAI特约作者 Johnny 研究方向：计算机视觉 最近anchor free的目标检测方法很多，尤其是centernet，在我心中是真正的anchor free + nms free方法， 区别主要来自两个方面： 1）CenterNet没有anchor这个概念，只负责预测物体的中心点，所以也没有所谓的box overlap大于多少多少的算positive anchor，小于多少算negative anchor这一说，也不需要区分这个anchor是物体还是背景 - 因为每个目标只对应一个中心点，这个中心点是通过heatmap中预测出来的，所以不需要NMS再进行来筛选。 总体来说，CenterNet结构十分简单，直接检测目标的中心点和大小，是真正意义上的anchor-free。 看一下官方的这张图可能有助于理解：传统的基于anchor的检测方法，通常选择与标记框IoU大于0.7的作为positive，相反，IoU小于0.3的则标记为negative，如下图a。
10.2K40发布于 2019-07-10 - 来自专栏分享技术
目标检测中 Anchor 与 Loss 计算
anchor 和 ground-truth 的纠缠不休就是在这个问题上，各种框混杂一起。要搞明白这个问题，我们把带 anchor 的目标检测中出现各种框的核心概念一一剥开。 ，并且有的规定一个 gt 必须有一个 anchor 负责预测，有的则选择忽略某些 gt，有的一个 gt 可以有多个 anchor 对应。 predict 和 anchor 一一对应。 在 faster-rcnn 中分为：初始化每个 anchor 的 mask 为 -1，-1 表示这个 anchor 被忽略，不参与 loss 计算。计算每个 gt 和 每个 anchor 的 iou。 以 h 为例，就是 gt_h/anchor_h 要大于一个 1/anchor_t，小于 anchor_t，anchor_t 默认设置为 4.0。w 同理。
70800编辑于 2023-11-29 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
Faster-RCNN中Anchor锚框生成
图1-Faster RCNN中的锚框 一、什么是Anchor 论文中的描述如下: An anchor is centered at the sliding window in question, and 二、Anchor的生成 在论文中，每个锚点有3种面积 和3种长宽比 ，它们相互组合，每个Anchor生成9个锚框。 def _whctrs(anchor): """ Return width, height, x center, and y center for an anchor (window). " "" w = anchor[2] - anchor[0] + 1 h = anchor[3] - anchor[1] + 1 x_ctr = anchor[0] + 0.5 * (w - 四、锚框的效果 anchor效果
1.5K10编辑于 2022-04-28 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection
任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
2.6K10编辑于 2022-09-02 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
anchor-free对象检测网络CornerNet详解
这两类对象检测网络，都是是通过生成或者定义各种比例的anchor来为实现对象检测服务。 关键点对的对象检测网络-CornerNet CornerNet网络的特点: 1.CornerNet是一个真正意义上的anchor-free的网络，它把anchor box简单表示为左上角与右下角一个关键点对 的每个通道都是一个二值mask，预测每个对象关键点对位置信息，而且每个角点都跟其它的角点做一个距离预测作为embeddings vector，然后相似的嵌入或者属于同一个box的它们之间的距离是小的，这样就会生成anchor 训练预测两个嵌入的相似性即可得到最终的anchor-box。为了得到更好的检测框，网络也预测anchor-box的offset，这样可以生成调整后的最终检测框。
1.7K10发布于 2019-12-12
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