1.FCOS：论文与源码解读

FCOS：论文与源码解读

       FCOS：全称为全卷积单阶段目标检测，源码它在锚框自由领域中占有重要地位，解析与RetinaNet在锚框基础领域中地位相似。源码它沿用ResNet+FPN架构，解析通过实验证明，源码在相同backbone和neck层下，解析萌果原生源码锚框自由方法可以取得比锚框基础方法更好的源码效果。

       FCOS借鉴了语义分割的解析思想，成功地去除了锚框先验，源码实现了逐点的解析目标检测，是源码全卷积网在目标检测领域的延伸。代码比锚框基础类简单，解析非常适合入门。源码

       1. 动机

       锚框基础类目标检测方法存在多处缺点，解析FCOS通过去除锚框，源码提出了简单、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、叶大户源码逐点的目标检测。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。FCOS的金福软件源码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点的互源码科技问题，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，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。vue 打包源码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。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。