晓飞的算法工程笔记

摘要： 边界对于定位问题十分重要，BorderDet的核心思想BorderAlign巧妙又有效，将边界特征融入到目标定位预测中，而且能够简单地融入到各种目标检测算法中带来较大的性能提升下。在开源实现中，对BorderAlign进行了高效CUDA实现，不会对耗时带来很大的影响，整个工作十分扎实 来源：晓飞的算 阅读全文

摘要： 梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Gradient Centralization: A New Optimization Techn 阅读全文

摘要： CondenseNet特点在于可学习分组卷积的提出，结合训练过程进行剪枝，不仅能准确地剪枝，还能继续训练，使网络权重更平滑，是个很不错的工作 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 论文地址 阅读全文

摘要： 论文提出了移动端的神经网络架构搜索方法，该方法主要有两个思路，首先使用多目标优化方法将模型在实际设备上的耗时融入搜索中，然后使用分解的层次搜索空间，来让网络保持层多样性的同时，搜索空间依然很简洁，能够使得搜索的模型在准确率和耗时中有更好的trade off 来源：【晓飞的算法工程笔记】 公众号 论文 阅读全文

摘要： MobileNet系列很重要的轻量级网络家族，出自谷歌，MobileNetV1使用深度可分离卷积来构建轻量级网络，MobileNetV2提出创新的inverted residual with linear bottleneck单元，虽然层数变多了，但是整体网络准确率和速度都有提升，MobileNet 阅读全文

摘要： ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列，ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作，使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速，而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计，从实际出发，提出channel split操作，在加速网络的同时进行了特征重用，达到了很好 阅读全文

摘要： SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛，但其架构思想和实验结论还是可以值得借鉴的。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 S 阅读全文

摘要： 论文基于层级表达提出高效的进化算法来进行神经网络结构搜索，通过层层堆叠来构建强大的卷积结构。论文的搜索方法简单，从实验结果看来，达到很不错的准确率，值得学习 来源：【晓飞的算法工程笔记】 公众号 论文: Hierarchical Representations for Efficient Archi 阅读全文

摘要： 论文基于DA Faster R-CNN系列提出类别正则化框架，充分利用多标签分类的弱定位能力以及图片级预测和实例级预测的类一致性，从实验结果来看，类该方法能够很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Exploring Categorical Re 阅读全文

摘要： 论文从理论的角度出发，对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究，基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN，从图片级和实例级两种角度进行域对齐，并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看，论文的方法十分有效，这是一个很符合实际需求的研究，能解决现实中场景多样 阅读全文