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近年来很多研究将nlp中的attention机制融入到视觉的研究中，得到很不错的结果，于是，论文侧重于从理论和实验去验证self attention可以代替卷积网络独立进行类似卷积的操作，给self attention在图像领域的应用奠定基础 论文: On the Relationship betw 阅读全文
posted @ 2020-03-30 11:45
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论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法，该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络，但需要800卡训练一个月时间。虽然论文的思路有很多改进的地方，但该论文为AutoML的经典之作，为后面很多的研究提供了思路，属于里程碑式的论文， 阅读全文
posted @ 2020-03-27 11:51
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论文提出了类似于dropout作用的diversification block，通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力，在损失函数方面，提出专注于top k类别的gradient boosting loss来优化训练过程，模型在ResNet 50上提升3.2%，算法思路巧妙，结构易移 阅读全文
posted @ 2020-03-27 11:26
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论文提出了IoU based的DIoU loss和CIoU loss，以及建议使用DIoU NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习 论文:Distance IoU Loss: 阅读全文
posted @ 2020-03-27 10:37
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作者从detector的overfitting at training/quality mismatch at inference问题入手，提出了基于multi stage的Cascade R CNN，该网络结构清晰，效果显著，并且能简单移植到其它detector中，带来2 4%的性能提升 论文: 阅读全文
posted @ 2020-03-27 10:07
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常见的目标检测算法缺少了定位效果的学习，IoU Net提出IoU predictor、IoU guided NMS和Optimization based bounding box refinement，将IoU作为一个新分支融入到模型的学习和推理中，带来了新的性能优化方法，值得学习和参考 论文: A 阅读全文
posted @ 2020-03-26 18:40
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论文基于RetinaNet提出了IoU aware sinage stage目标检测算法，该算法在regression branch接入IoU predictor head并通过加权分类置信度和IoU预测值得到anchor的最终分数，从实验结果看来，算法能有效提升定位的准确率 论文:IoU awar 阅读全文
posted @ 2020-03-26 18:32
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论文分析了one stage网络训练存在的类别不平衡问题，提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss，使得模型的训练更专注于困难样本。同时，基于FPN设计了RetinaNet，在精度和速度上都有不俗的表现 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 阅读全文
posted @ 2020-03-26 18:06
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论文提出Cascade RPN算法来提升RPN模块的性能，该算法重点解决了RPN在迭代时anchor和feature不对齐的问题，论文创新点足，效果也很惊艳，相对于原始的RPN提升13.4%AR 论文:Cascade RPN: Delving into High Quality Region Pro 阅读全文
posted @ 2020-03-26 17:10
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论文提出CoAE少样本目标检测算法，该算法使用non local block来提取目标图片与查询图片间的对应特征，使得RPN网络能够准确的获取对应类别对象的位置，另外使用类似SE block的squeeze and co excitation模块来根据查询图片加强对应的特征纬度，最后结合margin 阅读全文
posted @ 2020-03-26 16:50
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