摘要：
概述 CornerNet是一个anchor-free目标检测模型，至于为什么不使用anchor，作者提出了anchor-based模型的两个缺点： 每张图片需要大量的anchor，而只有少量的anchor与ground truth有较大的IoU（positive），这导致了positive和nega 阅读全文
摘要：
Background 目标检测的一个关键问题是如何检测大小不同的物体，当前（指论文发表的时期）主流的模型都会使用多层特征图进行预测，其中浅层的特征图预测小物体，深层的特征图预测大物体。另外，还需要对图片每一个像素设置不同大小和宽高比的锚框，并根据IOU将锚框和目标框进行对应。不同大小的物体根据其与每 阅读全文