corner-Net

  1. anchor free
  2. top-left and bottom right corner
  3. corner pooling

conv-Net生成:

  1. the heatmaps
  2. embeddings
  3. offsets

we do not use fea-tures from different scales to detect objects of different sizes. We only apply both modules to the output of the
hourglass network.
网络结构r如下:
Corner-Net 论文笔记
预测出的heatmap是一个(W×H×CW \times H \times C) 维的。其中,C代表有多少类,并且这里没有背景类。这C个通道都是binary mask的,如果是零表示不是corner。

张图片中可能会出现多个目标,那么会检测出出多个左上角和多个右下角。我们需要判定哪两个点是属于同一个物体的。
这里采用的方法是,对每一个点都预测一个embedding vector, 通过计算两个点对应的embedding vector的距离来决定两个点是否是一对。embedding vector距离最近的一对点构成一个bounding box。

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