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2020年12月31日
目标检测的neck
摘要: 1. SPP 上图的空间金字塔池化层是SPPNet的核心,其主要目的是对于任意尺寸的输入产生固定大小的输出。思路是对于任意大小的feature map首先分成16、4、1个块,然后在每个块上最大池化,池化后的特征拼接得到一个固定维度的输出。以满足全连接层的需要。不过因为不是针对于目标检测的,所以输入
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posted @ 2020-12-31 15:32 Ahuzcl
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2020年12月30日
PyTorch学习之六个学习率调整策略
摘要: 转载自 https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/85143614 PyTorch学习率调整策略通过torch.optim.lr_scheduler接口实现。PyTorch提供的学习率调整策略分为三大类,分别是 a. 有序调整:等间隔调整(S
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posted @ 2020-12-30 15:54 Ahuzcl
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实例分割
摘要: YolactEdge:首个开源边缘设备上的实时实例分割(Jetson AGX Xavier: 30 FPS) YolactEdge 是第一个可在小型边缘设备上以实时速度运行的有竞争力的实例分割方法。 在550x550分辨率的图像上,以ResNet-101为主干网的YolactEdge 在Jetson
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posted @ 2020-12-30 15:32 Ahuzcl
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2020年12月11日
leveraging stereo-camera data for real time dynamic obstacle detection and tracking
摘要: A. point cloud generation B. point cloud filtering C.Clustering and 3D tracking D. classification as dynamic or static E.2D people detector F. fusion
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posted @ 2020-12-11 15:07 Ahuzcl
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2020年12月9日
ATSS:bridge the gap between anchor-based and anchor-free detection via adaptive training sample selection
摘要: 在仔细比对了anchor-based和anchor-free目标检测方法后,结合实验结果,论文认为两者的性能差异主要来源于正负样本的定义,假如训练过程中使用相同的正负样本,两者的最终性能将会相差无几。为此,论文提出ATSS( Adaptive Training Sample Selection)方法
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posted @ 2020-12-09 09:45 Ahuzcl
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2020年12月8日
轻量级网络设计
摘要: 主要根据具体任务的数据集特点以及相关评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率,深度,每一层宽度,拓扑结构等细节 大部分的论文基于imagenet这种公开数据集进行通用网络结构设计,早期只是通过分类精度来证明设计的优劣,后期进行网络参数量(Params)和计算量(FLOPs)的对比,因为基于imag
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posted @ 2020-12-08 11:47 Ahuzcl
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2020年12月4日
opencv opencv_contrib编译安装
摘要: https://blog.csdn.net/YuYunTan/article/details/85017065 https://blog.csdn.net/caicaiatnbu/article/details/87287605
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posted @ 2020-12-04 15:06 Ahuzcl
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2020年10月29日
CVPR 2020 papers
摘要: # CVPR2020-Code [CVPR 2020](https://openaccess.thecvf.com/CVPR2020) 论文开源项目合集,同时欢迎各位大佬提交issue,分享CVPR 2020开源项目 **【推荐阅读】** - [CVPR 2020 virtual](http://c
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posted @ 2020-10-29 16:26 Ahuzcl
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2020年4月13日
Multi-View 3D Object Detection Network for Autonomous Driving
摘要: 1. 摘要 MV3D将LIDAR point cloud 和RGB 作为网络输入,预测带有方向的3D bounding box. 网络包含两部分:1. 3D 目标proposal 生成; 2. 多视角特征融合. proposal 网络以3D point clound鸟瞰图作为输入,生成3D候选框。并
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posted @ 2020-04-13 14:42 Ahuzcl
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2020年4月10日
Motionnet: joint Perception and Motion prediction for autonomous Driving based on Bird's Eye View Maps
摘要: 1.摘要 Motionnet 以Lidar 点云序列作为输入,输出鸟瞰图,鸟瞰图包含目标的类别以及运动信息。Motionnet的主干网络为时空金字塔网络。用时空一致性损失来正则化确保时空预测的平滑性。开源地址https://github.com/pxiangwu/MotionNet 2.引言.环境状
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posted @ 2020-04-10 18:42 Ahuzcl
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