目标检测算法-YOLO算法纵向对比理解 DeepLearning的目标检测任务主要有两大类：一段式，两段式 其中两段式主要包括RCNN、FastRCNN、FasterRCNN为代表， 一段式主要包括YOLO，SSD等算法 由于一段式直接在最后进行分类(判断所属类别)和回归(标记物体的位置框框)，所以 ...
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2020-04-27 13:37:22
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摘要： 模型效率在计算机视觉中的地位越来越重要。本文系统地研究了目标检测的神经网络体系结构设计选择，并提出了几种提高效率的关键优化方法。首先，我们提出了一种加权双向特征金字塔网络（BiFPN），该网络允许简单快速的多尺度特征融合；其次，我们提出了一种复合尺度方法，该方法可以同时均匀地对所有骨干网、特 ...
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2020-04-26 01:07:51
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内容简介： 《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。 通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建 ...
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2020-04-25 12:58:06
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小目标检测的增强算法 Augmentation for small object detection 摘要 近年来，目标检测取得了令人瞩目的进展。尽管有了这些改进，但在检测小目标和大目标之间的性能仍有很大的差距。本文在一个具有挑战性的数据集上分析了当前最先进的模型Mask RCNN，MS COCO。 ...
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2020-04-23 20:49:10
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人工智能领域的前沿技术介绍、展望、应用（关于目标检测） 目标检测介绍 目标检测的主要任务是检测输入图像是否存在给定目标。如存在则返回目标的类别和位置信息。根据检测任务的不同可分为目标实例检测和通用目标检测。 每一类目标都有属于它的特殊的特征，以便人们能够分辨它们，例如，圆被认为是在几何形态上到一个点 ...
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2020-04-23 18:48:05
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目标检测轻量化压缩 目标检测难点概述 目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。 自 2014 年以来，目标检测框架分为two-stage 和 one-sta ...
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2020-04-22 09:44:54
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集成学习 集成学习分为bagging和boosting两类，典型的bagging有随机森林等，典型的boosting有gbdt和adaboost等(xgboost和lightGBM都是基于gbdt的高效实现，在我的另外两篇博文中都有介绍)。 bagging与boosting的区别如下所述： 共同点： ...
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2020-04-21 15:17:19
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作者：蒋天园 Date：2020-04-21 来源：物体可见性信息在3D检测中的探索CVPR2020(oral) 前言 本文是一篇来自Carnegie Mellon大学和Argo AI的合作工作，目前已经被CVPR20接收（oral），该文的主要内容是基于点云的3D目标检测，与以往的研究内容不同的是 ...
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2020-04-21 09:38:46
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最近一直在学习神经网络，一方面是课题需要，另一方面是因为机器学习已经逐渐成为社会的潮流，各行各业都可以见到神经网络的应用，不学习一下都觉得自己落伍了。趁着这段时间没办法开学，好好学习了一些神经网络的基础内容，也试着把神经网络运用到自己的课题中来，今天在试验SSD目标检测网络的时候，发现要制作自己的训 ...
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2020-04-20 21:51:39
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RCNN-将CNN引入目标检测的开山之作 SPPNet-引入空间金字塔池化改进RCNN Fast R-CNN Faster R-CNN 图解YOLO SSD YOLO2 ...
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2020-04-18 16:06:24
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