物体検出はコンピューター ビジョンにおける重要なタスクであり、ロボットが複雑な環境でさまざまな物体を認識し、位置を特定するのに役立ちます。従来の物体検出方法では通常、アンカー ボックスを使用して物体の形状とサイズを事前設定し、アンカー ボックスに基づいて物体のカテゴリと位置を予測する必要があります。ただし、アンカー ボックスの設定は人工的なことが多く、異なるサイズやスケールのオブジェクトに適応することが難しく、オブジェクト検出の効果が限定的になります。
この問題を解決するために、この記事では、ロボットがさまざまなサイズの物体を認識するのに役立つ可能性がある、アンカー ボックスなしの ICCV で公開されたターゲット検出論文FCOSを推奨します。より詳細な解釈については、このリンクを参照してください: https://www.toutiao.com/article/7218030577457824256/