标签分配在现代对象检测模型中起着重要作用。检测模型可能会通过不同的标签分配策略产生完全不同的性能。对于基于锚的检测模型，锚点及其相应的地面真实边界框之间的IO（与联合的交点）是关键要素，因为正面样品和负样品除以IOU阈值。早期对象探测器仅利用所有训练样本的固定阈值，而最近的检测算法则基于基于IOUS到地面真相框的分布而着重于自适应阈值。在本文中，我们介绍了一种简单的同时有效的方法，可以根据预测的培训状态动态执行标签分配。通过在标签分配中引入预测，选择了更高的地面真相对象的高质量样本作为正样本，这可以减少分类得分和IOU分数之间的差异，并生成更高质量的边界框。我们的方法显示了使用自适应标签分配算法和这些正面样本的下限框损失的检测模型的性能的改进，这表明将更多具有较高质量预测盒的样品选择为阳性。

Object detection has been dominated by anchor-based detectors for several years. Recently, anchor-free detectors have become popular due to the proposal of FPN and Focal Loss. In this paper, we first point out that the essential difference between anchor-based and anchor-free detection is actually how to define positive and negative training samples, which leads to the performance gap between them. If they adopt the same definition of positive and negative samples during training, there is no obvious difference in the final performance, no matter regressing from a box or a point. This shows that how to select positive and negative training samples is important for current object detectors. Then, we propose an Adaptive Training Sample Selection (ATSS) to automatically select positive and negative samples according to statistical characteristics of object. It significantly improves the performance of anchor-based and anchor-free detectors and bridges the gap between them. Finally, we discuss the necessity of tiling multiple anchors per location on the image to detect objects. Extensive experiments conducted on MS COCO support our aforementioned analysis and conclusions. With the newly introduced ATSS, we improve stateof-the-art detectors by a large margin to 50.7% AP without introducing any overhead. The code is available at https://github.com/sfzhang15/ATSS.

无锚的检测器基本上将对象检测作为密集的分类和回归。对于流行的无锚检测器，通常是引入单个预测分支来估计本地化的质量。当我们深入研究分类和质量估计的实践时，会观察到以下不一致之处。首先，对于某些分配了完全不同标签的相邻样品，训练有素的模型将产生相似的分类分数。这违反了训练目标并导致绩效退化。其次，发现检测到具有较高信心的边界框与相应的地面真相具有较小的重叠。准确的局部边界框将被非最大抑制（NMS）过程中的精确量抑制。为了解决不一致问题，提出了动态平滑标签分配（DSLA）方法。基于最初在FCO中开发的中心概念，提出了平稳的分配策略。在[0，1]中将标签平滑至连续值，以在正样品和负样品之间稳定过渡。联合（IOU）在训练过程中会动态预测，并与平滑标签结合。分配动态平滑标签以监督分类分支。在这样的监督下，质量估计分支自然合并为分类分支，这简化了无锚探测器的体系结构。全面的实验是在MS Coco基准上进行的。已经证明，DSLA可以通过减轻上述无锚固探测器的不一致来显着提高检测准确性。我们的代码在https://github.com/yonghaohe/dsla上发布。

我们提出对象盒，这是一种新颖的单阶段锚定且高度可推广的对象检测方法。与现有的基于锚固的探测器和无锚的探测器相反，它们更偏向于其标签分配中的特定对象量表，我们仅将对象中心位置用作正样本，并在不同的特征级别中平均处理所有对象，而不论对象'尺寸或形状。具体而言，我们的标签分配策略将对象中心位置视为形状和尺寸不足的锚定，并以无锚固的方式锚定，并允许学习每个对象的所有尺度。为了支持这一点，我们将新的回归目标定义为从中心单元位置的两个角到边界框的四个侧面的距离。此外，为了处理比例变化的对象，我们提出了一个量身定制的损失来处理不同尺寸的盒子。结果，我们提出的对象检测器不需要在数据集中调整任何依赖数据集的超参数。我们在MS-Coco 2017和Pascal VOC 2012数据集上评估了我们的方法，并将我们的结果与最先进的方法进行比较。我们观察到，与先前的作品相比，对象盒的性能优惠。此外，我们执行严格的消融实验来评估我们方法的不同组成部分。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/mohsenzand/objectbox。

物体检测在计算机视觉中取得了巨大的进步。具有外观降级的小物体检测是一个突出的挑战，特别是对于鸟瞰观察。为了收集足够的阳性/阴性样本进行启发式训练，大多数物体探测器预设区域锚，以便将交叉联盟（iou）计算在地面判处符号数据上。在这种情况下，小物体经常被遗弃或误标定。在本文中，我们提出了一种有效的动态增强锚（DEA）网络，用于构建新颖的训练样本发生器。与其他最先进的技术不同，所提出的网络利用样品鉴别器来实现基于锚的单元和无锚单元之间的交互式样本筛选，以产生符合资格的样本。此外，通过基于保守的基于锚的推理方案的多任务联合训练增强了所提出的模型的性能，同时降低计算复杂性。所提出的方案支持定向和水平对象检测任务。对两个具有挑战性的空中基准（即，DotA和HRSC2016）的广泛实验表明，我们的方法以适度推理速度和用于训练的计算开销的准确性实现最先进的性能。在DotA上，我们的DEA-NET与ROI变压器的基线集成了0.40％平均平均精度（MAP）的先进方法，以便用较弱的骨干网（Resnet-101 VS Resnet-152）和3.08％平均 - 平均精度（MAP），具有相同骨干网的水平对象检测。此外，我们的DEA网与重新排列的基线一体化实现最先进的性能80.37％。在HRSC2016上，它仅使用3个水平锚点超过1.1％的最佳型号。

样本分配在现代对象检测方法中起着重要的作用。但是，大多数现有的方法都依靠手动设计来分配正 /负样本，这些样本并未明确建立样本分配和对象检测性能之间的关系。在这项工作中，我们提出了一种基于高参数搜索的新型动态样本分配方案。我们首先将分配给每个地面真理的正样本的数量定义为超参数，并采用替代优化算法来得出最佳选择。然后，我们设计一个动态的样本分配过程，以动态选择每个训练迭代中的最佳阳性数量。实验表明，所得的HPS-DET在不同对象检测基线的基线上带来了改善的性能。此外，我们分析了在不同数据集之间和不同骨架之间转移的高参数可重复使用性，以进行对象检测，这表现出我们方法的优势和多功能性。

在对象检测中，边界框回归（BBR）是决定对象定位性能的关键步骤。但是，我们发现BBR的大多数先前的损失功能都有两个主要缺点：（i）$ \ ell_n $ -norm和IOU基于IOU的损失功能都无法效率地描述BBR的目标，这会导致收敛速度缓慢和不准确的回归结果。 。 （ii）大多数损失函数都忽略了BBR中的不平衡问题，即与目标盒有较小重叠的大量锚盒对BBR的优化有最大的影响。为了减轻造成的不利影响，我们进行了彻底的研究，以利用本文中BBR损失的潜力。首先，提出了有关联合（EIOU）损失的有效交集，该交集明确测量了BBR中三个几何因素的差异，即重叠面积，中心点和侧面长度。之后，我们说明有效的示例挖掘（EEM）问题，并提出了焦点损失的回归版本，以使回归过程集中在高质量的锚点上。最后，将上述两个部分组合在一起以获得新的损失函数，即焦点损失。对合成数据集和真实数据集进行了广泛的实验。与其他BBR损失相比，在收敛速度和定位精度上都可以显着优势。

在这项研究中，我们深入研究了半监督对象检测〜（SSOD）所面临的独特挑战。我们观察到当前的探测器通常遭受3个不一致问题。 1）分配不一致，传统的分配策略对标记噪声很敏感。 2）子任务不一致，其中分类和回归预测在同一特征点未对准。 3）时间不一致，伪Bbox在不同的训练步骤中差异很大。这些问题导致学生网络的优化目标不一致，从而恶化了性能并减慢模型收敛性。因此，我们提出了一个系统的解决方案，称为一致的老师，以补救上述挑战。首先，自适应锚分配代替了基于静态的策略，该策略使学生网络能够抵抗嘈杂的psudo bbox。然后，我们通过设计功能比对模块来校准子任务预测。最后，我们采用高斯混合模型（GMM）来动态调整伪盒阈值。一致的老师在各种SSOD评估上提供了新的强大基线。只有10％的带注释的MS-Coco数据，它可以使用Resnet-50骨干实现40.0 MAP，该数据仅使用伪标签，超过了4个地图。当对完全注释的MS-Coco进行其他未标记的数据进行培训时，性能将进一步增加到49.1 MAP。我们的代码将很快开源。

检测微小的物体是一个非常具有挑战性的问题，因为一个小物体只包含几个像素的大小。我们证明，由于缺乏外观信息，最新的检测器不会对微小物体产生令人满意的结果。我们的主要观察结果是，基于联合（IOU）的相交（例如IOU本身及其扩展）对微小物体的位置偏差非常敏感，并且在基于锚固的检测器中使用时会大大恶化检测性能。为了减轻这一点，我们提出了使用Wasserstein距离进行微小对象检测的新评估度量。具体而言，我们首先将边界框建模为2D高斯分布，然后提出一个新的公制称为标准化的瓦斯汀距离（NWD），以通过相应的高斯分布来计算它们之间的相似性。提出的NWD度量可以轻松地嵌入分配中，非最大抑制作用以及任何基于锚固的检测器的损耗函数，以替换常用的IOU度量。我们在新的数据集上评估了我们的度量，以用于微小对象检测（AI-TOD），其中平均对象大小比现有对象检测数据集小得多。广泛的实验表明，在配备NWD指标时，我们的方法的性能比标准的微调基线高6.7 AP点，并且比最先进的竞争对手高6.0 AP点。代码可在以下网址提供：https：//github.com/jwwangchn/nwd。

We propose a fully convolutional one-stage object detector (FCOS) to solve object detection in a per-pixel prediction fashion, analogue to semantic segmentation. Almost all state-of-the-art object detectors such as RetinaNet, SSD, YOLOv3, and Faster R-CNN rely on pre-defined anchor boxes. In contrast, our proposed detector FCOS is anchor box free, as well as proposal free. By eliminating the predefined set of anchor boxes, FCOS completely avoids the complicated computation related to anchor boxes such as calculating overlapping during training. More importantly, we also avoid all hyper-parameters related to anchor boxes, which are often very sensitive to the final detection performance. With the only post-processing non-maximum suppression (NMS), FCOS with ResNeXt-64x4d-101 achieves 44.7% in AP with single-model and single-scale testing, surpassing previous one-stage detectors with the advantage of being much simpler. For the first time, we demonstrate a much simpler and flexible detection framework achieving improved detection accuracy. We hope that the proposed FCOS framework can serve as a simple and strong alternative for many other instance-level tasks. Code is available at:tinyurl.com/FCOSv1

平均精度（AP）损失最近在密集的对象检测任务上显示出有希望的性能。但是，尚未开发出对AP损失如何影响检测器的深刻了解。在这项工作中，我们重新审视平均精度（AP）损失，并揭示了关键元素是选择排名对的关键元素基于该观察结果，我们提出了两种改善AP损失的策略。其中的第一个是一种新型的自适应成对误差（APE）损失，该损失集中在正面和负样本中的排名对。此外，我们通过使用聚类算法利用归一化排名得分和本地化得分来选择更准确的排名对。在MSCOCO数据集上进行的实验支持我们的分析，并证明了我们提出的方法的优越性与当前分类和排名损失相比。该代码可从https://github.com/xudangliatiger/ape-loss获得。

Single-frame InfraRed Small Target (SIRST) detection has been a challenging task due to a lack of inherent characteristics, imprecise bounding box regression, a scarcity of real-world datasets, and sensitive localization evaluation. In this paper, we propose a comprehensive solution to these challenges. First, we find that the existing anchor-free label assignment method is prone to mislabeling small targets as background, leading to their omission by detectors. To overcome this issue, we propose an all-scale pseudo-box-based label assignment scheme that relaxes the constraints on scale and decouples the spatial assignment from the size of the ground-truth target. Second, motivated by the structured prior of feature pyramids, we introduce the one-stage cascade refinement network (OSCAR), which uses the high-level head as soft proposals for the low-level refinement head. This allows OSCAR to process the same target in a cascade coarse-to-fine manner. Finally, we present a new research benchmark for infrared small target detection, consisting of the SIRST-V2 dataset of real-world, high-resolution single-frame targets, the normalized contrast evaluation metric, and the DeepInfrared toolkit for detection. We conduct extensive ablation studies to evaluate the components of OSCAR and compare its performance to state-of-the-art model-driven and data-driven methods on the SIRST-V2 benchmark. Our results demonstrate that a top-down cascade refinement framework can improve the accuracy of infrared small target detection without sacrificing efficiency. The DeepInfrared toolkit, dataset, and trained models are available at https://github.com/YimianDai/open-deepinfrared to advance further research in this field.

Modern object detectors rely heavily on rectangular bounding boxes, such as anchors, proposals and the final predictions, to represent objects at various recognition stages. The bounding box is convenient to use but provides only a coarse localization of objects and leads to a correspondingly coarse extraction of object features. In this paper, we present RepPoints (representative points), a new finer representation of objects as a set of sample points useful for both localization and recognition. Given ground truth localization and recognition targets for training, RepPoints learn to automatically arrange themselves in a manner that bounds the spatial extent of an object and indicates semantically significant local areas. They furthermore do not require the use of anchors to sample a space of bounding boxes. We show that an anchor-free object detector based on RepPoints can be as effective as the state-of-the-art anchor-based detection methods, with 46.5 AP and 67.4 AP 50 on the COCO test-dev detection benchmark, using ResNet-101 model. Code is available at https://github.com/microsoft/RepPoints.

更好的准确性和效率权衡在对象检测中是一个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们致力于研究对象检测的关键优化和神经网络架构选择，以提高准确性和效率。我们调查了无锚策略对轻质对象检测模型的适用性。我们增强了骨干结构并设计了颈部的轻质结构，从而提高了网络的特征提取能力。我们改善标签分配策略和损失功能，使培训更稳定和高效。通过这些优化，我们创建了一个名为PP-Picodet的新的实时对象探测器系列，这在移动设备的对象检测上实现了卓越的性能。与其他流行型号相比，我们的模型在准确性和延迟之间实现了更好的权衡。 Picodet-s只有0.99m的参数达到30.6％的地图，它是地图的绝对4.8％，同时与yolox-nano相比将移动CPU推理延迟减少55％，并且与Nanodet相比，MAP的绝对改善了7.1％。当输入大小为320时，它在移动臂CPU上达到123个FPS（使用桨Lite）。Picodet-L只有3.3M参数，达到40.9％的地图，这是地图的绝对3.7％，比yolov5s更快44％ 。如图1所示，我们的模型远远优于轻量级对象检测的最先进的结果。代码和预先训练的型号可在https://github.com/paddlepaddle/paddledentions提供。

Among current anchor-based detectors, a positive anchor box will be intuitively assigned to the object that overlaps it the most. The assigned label to each anchor will directly determine the optimization direction of the corresponding prediction box, including the direction of box regression and category prediction. In our practice of crowded object detection, however, the results show that a positive anchor does not always regress toward the object that overlaps it the most when multiple objects overlap. We name it anchor drift. The anchor drift reflects that the anchor-object matching relation, which is determined by the degree of overlap between anchors and objects, is not always optimal. Conflicts between the fixed matching relation and learned experience in the past training process may cause ambiguous predictions and thus raise the false-positive rate. In this paper, a simple but efficient adaptive two-stage anchor assignment (TSAA) method is proposed. It utilizes the final prediction boxes rather than the fixed anchors to calculate the overlap degree with objects to determine which object to regress for each anchor. The participation of the prediction box makes the anchor-object assignment mechanism adaptive. Extensive experiments are conducted on three classic detectors RetinaNet, Faster-RCNN and YOLOv3 on CrowdHuman and COCO to evaluate the effectiveness of TSAA. The results show that TSAA can significantly improve the detectors' performance without additional computational costs or network structure changes.

复杂的水下环境为物体检测带来了新的挑战，例如未平衡的光条件，低对比度，阻塞和水生生物的模仿。在这种情况下，水下相机捕获的物体将变得模糊，并且通用探测器通常会在这些模糊的物体上失败。这项工作旨在从两个角度解决问题：不确定性建模和艰难的例子采矿。我们提出了一个名为Boosting R-CNN的两阶段水下检测器，该检测器包括三个关键组件。首先，提出了一个名为RetinArpn的新区域建议网络，该网络提供了高质量的建议，并考虑了对象和IOU预测，以确定对象事先概率的不确定性。其次，引入了概率推理管道，以结合第一阶段的先验不确定性和第二阶段分类评分，以模拟最终检测分数。最后，我们提出了一种名为Boosting Reweighting的新的硬示例挖掘方法。具体而言，当区域提案网络误认为样品的对象的事先概率时，提高重新加权将在训练过程中增加R-CNN头部样品的分类损失，同时减少具有准确估计的先验的简易样品丢失。因此，可以在第二阶段获得强大的检测头。在推理阶段，R-CNN具有纠正第一阶段的误差以提高性能的能力。在两个水下数据集和两个通用对象检测数据集上进行的全面实验证明了我们方法的有效性和鲁棒性。

多年来，使用单点监督的对象检测受到了越来越多的关注。在本文中，我们将如此巨大的性能差距归因于产生高质量的提案袋的失败，这对于多个实例学习至关重要（MIL）。为了解决这个问题，我们引入了现成建议方法（OTSP）方法的轻量级替代方案，从而创建点对点网络（P2BNET），该网络可以通过在中生成建议袋来构建一个互平衡的提案袋一种锚点。通过充分研究准确的位置信息，P2BNET进一步构建了一个实例级袋，避免了多个物体的混合物。最后，以级联方式进行的粗到精细政策用于改善提案和地面真相（GT）之间的IOU。从这些策略中受益，P2BNET能够生产出高质量的实例级袋以进行对象检测。相对于MS可可数据集中的先前最佳PSOD方法，P2BNET将平均平均精度（AP）提高了50％以上。它还证明了弥合监督和边界盒监督检测器之间的性能差距的巨大潜力。该代码将在github.com/ucas-vg/p2bnet上发布。

遵循机器视觉系统在线自动化质量控制和检查过程的成功之后，这项工作中为两个不同的特定应用提供了一种对象识别解决方案，即，在医院准备在医院进行消毒的手术工具箱中检测质量控制项目，以及检测血管船体中的缺陷，以防止潜在的结构故障。该解决方案有两个阶段。首先，基于单镜头多伯克斯检测器（SSD）的特征金字塔体系结构用于改善检测性能，并采用基于地面真实的统计分析来选择一系列默认框的参数。其次，利用轻量级神经网络使用回归方法来实现定向检测结果。该方法的第一阶段能够检测两种情况下考虑的小目标。在第二阶段，尽管很简单，但在保持较高的运行效率的同时，检测细长目标是有效的。

检测小物体是阻碍对象检测开发的主要障碍之一。通用对象检测器的性能在微小的对象检测任务上往往会大大恶化。在本文中，我们指出的是，基于锚的检测器中的先验盒或无锚检测器中的点是微小对象的优化。我们的主要观察结果是，当前基于锚的或无锚的标签分配范例将引起许多离群的微小地面真实样本，从而导致检测器对小物体的关注较少。为此，我们提出了一个基于高斯接受场的标签分配（RFLA）策略，以进行微小的对象检测。具体而言，RFLA首先利用了特征接受场遵循高斯分布的先前信息。然后，提出了一个新的接受场距离（RFD），而不是通过IOU或中心采样策略分配样品，以直接测量高斯接受场和地面真相之间的相似性。考虑到基于阈值的和中心的采样策略偏向大物体，我们进一步设计了基于RFD的层次标签分配（HLA）模块，以实现微小对象的平衡学习。四个数据集上的广泛实验证明了所提出的方法的有效性。尤其是，我们的方法在AI-TOD数据集上以4.0 AP点优于最先进的竞争对手。代码可从https://github.com/chasel-tsui/mmdet-rfla获得