【计算机视觉】基于全卷积网络的无锚框单阶段目标检测模型：FCOS框架设计与性能优化

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发多少内容概要：本文提出了一种名为FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detection）的全卷积单阶段目标检测器，采用逐像素预测的方式直接回归目标边界框，无需依赖预定义的锚框或候选区域。该方法通过特征金字塔网络（FPN）进行多层级预测，有效缓解了重叠边界框带来的歧义问题，并引入“中心度”（center-ness）分支来抑制远离物体中心的低质量检测框，从而显著提升检测性能。实验表明，FCOS在MS-COCO等基准数据集上性能优于主流的基于锚框的检测器（如RetinaNet、Faster R-CNN），且结构更简洁、超参数更少，训练和推理效率更高。此外，FCOS可扩展至实例分割、关键点检测等任务，展现出良好的通用性。; 适合人群：计算机视觉方向的研究生、从事目标检测算法研发的工程师以及对深度学习模型设计感兴趣的研究人员。; 使用场景及目标：①用于替代传统基于锚框的目标检测框架，简化模型设计并提升检测精度；②作为两阶段检测器中的区域建议网络（RPN），显著提升建议质量；③为实例级视觉任务（如实例分割、姿态估计）提供统一的端到端检测基础。; 阅读建议：建议结合代码实现（文中提供链接）深入理解网络结构与训练细节，重点关注多层级预测与中心度分支的设计动机及消融实验分析，以掌握其提升性能的关键机制。