论文阅读笔记 | 目标检测算法——Generalized Focal Lossv1,v2

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Generalized Focal Lossv1,v2

1. Generalized Focal LossAbstractOne-stage检测器基本上将目标检测定义为密集分类和定位(即边界盒回归)。该分类方法通常采用Focal loss进行优化,回归框位置通常采用狄拉克分布法进行学习。One-stage检测器的一个最新趋势是引入一个独立的预测分支来估计...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——YOLOX

论文阅读笔记 | 目标检测算法——YOLOX

paper:YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021摘要:作者将YOLO检测器切换为anchor_free方式,并且结合了一些先进的检测测量,比如一个解耦的检测器头部以及一个标签分配策略SimOTA。ps:作者用一个YOLOX-L模型赢得了流感知挑战(2021年CVP...

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论文阅读笔记 | 目标检测算法——PP-YOLOv2

论文阅读笔记 | 目标检测算法——PP-YOLOv2

paper:PP-YOLOv2: A Practical Object Detectorcode:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection摘要:在PP-YOLO的基础上再进行了改进,提高精度的同时几乎保持推断时间不变。作者分析了一系列改进,并通过...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——PP-YOLO

论文阅读笔记 | 目标检测算法——PP-YOLO

paper:PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detectorcode:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection摘要:在实际应用中,由于硬件的限制,往往需要牺...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——DETR

论文阅读笔记 | 目标检测算法——DETR

paper:End-to-End Object Detection with Transformerscode:https://github.com/facebookresearch/detr摘要:paper提出将目标检测问题看作是集合预测问题,简化了检测流程,有效的消除了一些设计需要:如非最大抑制...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Dynamic R-CNN算法

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Dynamic R-CNN算法

paper:Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training摘要:虽然两阶段目标检测算法近年不断发展,但是其训练过程并非完美的。作者发现了固定网络设置和动态训练过程之间存在的不一致问题,这极大地影响了性...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Libra R-CNN算法

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Libra R-CNN算法

paper:Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection摘要:相比于模型结构,相比之下如何对模型进行训练这一方面受到的关注比较少,但是其对于目标检测任务来说同样的重要。作者回顾了检测器的标准训练过程,发现了检测性能往往受到训练...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Mask R-CNN算法

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Mask R-CNN算法

paper:Mask R-CNN作者:Kaiming He摘要:其实,这篇论文中,作者是设计用来解决对象实例分割问题的,所以文章的名字可能起得不算很好,请多包含。但是在Mask R-CNN算法中,可以有效的检测出图像中的对象,同时为每个实例生成高质量的分割掩码。Mask ...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Cascade R-CNN算法

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Cascade R-CNN算法

paper:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection摘要:曾经,在目标检测领域中,IoU阈值的设定非常重要。如果设置一个比较低的阈值,会出现比较多的噪声对象;而如果设置的比较高,检测器的性能也会下降。这主要是两个原因ÿ...

论文阅读笔记 | 目标检测算法——DCN(可变形卷积网络)

论文阅读笔记 | 目标检测算法——DCN(可变形卷积网络)

paper:Deformable Convolutional Networks摘要:卷积神经网络由于其构建模块中固定的几何结构,本质上受限于模型几何变换。为了提高卷积神经网络的转换建模能力,作者提出了两个模块:可变形卷积(deformable convolution)和可变形RoI池(...

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