1.FCOS：论文与源码解读
2.实例分割之BlendMask

FCOS：论文与源码解读

       FCOS：全称为全卷积单阶段目标检测，结合它在锚框自由领域中占有重要地位，源码与RetinaNet在锚框基础领域中地位相似。分析它沿用ResNet+FPN架构，代码通过实验证明，结合在相同backbone和neck层下，源码快速排序源码锚框自由方法可以取得比锚框基础方法更好的分析效果。

       FCOS借鉴了语义分割的代码思想，成功地去除了锚框先验，结合实现了逐点的源码目标检测，是分析全卷积网在目标检测领域的延伸。代码比锚框基础类简单，代码非常适合入门。结合

       1. 动机

       锚框基础类目标检测方法存在多处缺点，源码ftp c 源码FCOS通过去除锚框，分析提出了简单、温柔且有力的目标检测模型。

       2. 创新点

       FCOS借鉴了语义分割的思想，实现了去除锚框、逐点的目标检测。以年提出的全卷积网（FCN）为例，FCOS借鉴了FCN的思想，将其应用于目标检测，主要步骤包括生成先验、分配正负样本和设计bbox assigner。

       3. 模型整体结构与流程

       训练时，包括生成先验和正负样本分配。collection sort源码FCOS的先验是将特征图上的每一点映射回原始图像，形成逐点对应关系。分配正负样本时，正样本表示预测目标，负样本表示背景。

       3.1 训练时

       在训练阶段，先通过prior generate生成先验，然后进行bbox assign。在分配过程中，FCOS利用了FPN层解决ambigous点的问题，通过多尺度特征融合和逐层分配目标来解决。

       3.1.1 prior generate

       FCOS通过映射特征图上的每一点回原始图像，形成点对点对应关系，arduino tone 源码生成先验。通过公式计算映射关系，其中s表示步长。

       3.1.2 bbox assigne

       分配正负样本时，FCOS借鉴了anchor base方法的正负样本分配机制，通过设计bbox assigner解决ambigous点问题。分配流程包括计算输出值、对输出进行exp操作和引入可学习参数scale，以及使用FPN层分而治之，进一步解决ambigous问题。

       3.1.3 centerness

       FCOS额外预测了centerness分支，以过滤远离目标中心的点，提高检测质量。kindle 驱动源码centerness值范围为0~1，越靠近中心，值越大。测试时，最终score=cls_score*centerness。

       3.1.4 loss

       损失函数包括focal loss、IoU loss和交叉熵损失，用于训练分类、定位和centerness分支。

       3.2 模型结构

       模型继续沿用ResNet和FPN层，进行公平比较。FPN输出的特征层与RetinaNet类似，但FCOS在FPN输出的最后一层特征层上进行额外卷积，与RetinaNet在输入特征层上进行额外卷积不同。在推理阶段，注意centerness与分类分数的乘积作为最终得分，且需要进行NMS操作。

       4. 总结与未来方向

       FCOS是一个简单、温柔、有力量的锚框自由方法，地位重要，思想借鉴于语义分割，流程类似传统目标检测，包括生成先验、正负样本匹配、bbox编码和NMS等，额外加入centerness分支以提升检测质量。

       未来，FCOS的研究方向可能包括更深入的理论分析、模型优化和跨领域应用探索。

       5. 源码

       mmdetection提供了FCOS的配置文件和代码实现，包括多个版本和改进。了解这些细节有助于深入理解FCOS的实现和优化策略。

实例分割之BlendMask

       沈春华老师团队的最新研究文章，名为“BlendMask”，旨在通过巧妙融合底层语义信息和实例层信息，提升模型效果。研究主要贡献在于设计了一个创新的Blender模块，受到top-down和bottom-up方法的启发。

       BlendMASK的网络结构包含三个关键部分，尽管论文中的图示可能不够直观，需要结合论文和源码深入了解。Bottom模块输出特征的维度为N*K*H/s*W/s，其中N表示批次大小，K是基础数量，H*W是输入尺寸，S是得分输出步长。

       Top层在检测输出时，通过额外的卷积层生成注意力A，其维度为N*(K'M'M)*Hl*Wl，其中M值较小，仅比传统top-down方法小。Blender模块利用注意力和位置敏感的基础来生成最终预测。

       实验部分详尽，如对比不同融合特征策略（Blender vs. YOLACT vs. FCIS）、分辨率设置、基础数量K的选择以及特征提取位置等，作者充分展示了其设计的消融实验。论文强调，尽管没有采用FCOS，但实际效果显著，理解它需要对YOLACT、RPN和DeeplabV3+的核心思想有深入理解。

       总的来说，这篇文章以工程应用为导向，提供了宝贵的实践指导，对于学术研究和实际项目具有很高的参考价值。