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锚点机制在目标检测领域的发展综述
文献摘要：
目标检测是计算机视觉领域的基本任务.近年来,基于深度学习的目标检测研究发展十分迅速,锚点(anchor)机制广泛应用于主流目标检测器中.多尺度的锚点是检测器解决尺度问题的有效方法,但锚点策略也存在尺寸固定、模型鲁棒性差等问题.根据优化锚点设置和无锚点(anchor-free)两种不同思路在目标检测中的发展,进一步分类总结检测模型的优缺点.首先回顾anchor策略提出的背景及原理,介绍基于优化anchor设置的目标检测模型,总结anchor机制存在的问题,引出无锚点(anchor-free)系列模型.在基于关键点的anchor-free模型中,按照检测思路分为基于特定位置关键点的检测器和结合中心关键点回归预测的检测器,分类总结算法的优缺点和使用范围,结合COCO数据集上的检测指标进一步对比.最后在总结融合anchor-based和anchor-free的模型基础上探讨两类算法的本质区别,指出未来的研究方向.
文献关键词：
目标检测;锚点;关键点;标签分配
中图分类号：
作者姓名：
伏轩仪;张銮景;梁文科;毕方明;房卫东
作者机构：
中国矿业大学 计算机科学与技术学院,江苏 徐州 221116;中国赛宝(山东)实验室,济南 250013;中国科学院 上海微系统与信息技术研究所 无线传感网与通信重点实验室,上海 200050
文献出处：
引用格式：
[1]伏轩仪;张銮景;梁文科;毕方明;房卫东-.锚点机制在目标检测领域的发展综述)[J].计算机科学与探索,2022(04):791-805
A类：
B类：
锚点机制,检测领域,发展综述,计算机视觉,基本任务,研究发展,十分迅速,anchor,目标检测器,尺度问题,模型鲁棒性,无锚点,free,分类总结,目标检测模型,引出,特定位置,回归预测,结算法,COCO,检测指标,法的本质,本质区别,标签分配
AB值：
0.350388
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