2019年9月3日
RefineDet by hs
摘要： 一、简介 1、RefineDet综合了one-stage和two-stage的优点从而能够提高检测效果。主要包括two-stage算法对box由粗到细的回归思想和FPN中的特征融合思想来提升小物体的检测效果。 2、可以看做是SSD算法、RPN网络和FPN算法的结合。 二、参考 2018CVPR： S 阅读全文
posted @ 2019-09-03 10:12 bupt213 阅读(304) 评论(0) 推荐(0)
M2Det
摘要： 一、简介 1、检测任务中的检测目标的尺度大小不同是导致检测难度增加的重要因素，目前解决的主要思路有两个：图像金字塔和特征金字塔，前者所需内存和计算开销都过于巨大，后者只对特征图进行处理，可以有效地降低开销。 2、论文提出了一种新型的特征金字塔MLFPN，从名字可以看出是在FPN的思想上改进的，是一种 阅读全文
posted @ 2019-09-03 10:12 bupt213 阅读(745) 评论(0) 推荐(0)
RFCN
摘要： 一、简介 1、在Faster rcnn之后比较有代表性的检测网络就是R-FCN了，通过学习之前经典的检测网络来熟悉检测模型的大体发展过程和创新思路，该网络主要的贡献在于提升了检测网络的训练效率。 2、论文的主体思路在于神经网络的卷积层是具有平移不变性的，对分类任务较为友好，而且所有的卷积层是共享计算 阅读全文
posted @ 2019-09-03 10:11 bupt213 阅读(487) 评论(0) 推荐(0)
2019年8月29日
经典排序算法总结（二）
摘要： 一、算法概述 1.算法分类 常见的十大经典排序算法可以分为两大类： 非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。 线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行 阅读全文
posted @ 2019-08-29 15:36 bupt213 阅读(259) 评论(0) 推荐(0)
Libra R-CNN——“平衡学习”
摘要： 一、简介 Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection是发表于2019年CVPR的论文。文章中没有太多改造网络结构，计算成本也没增加多少，只是通过三个方面的改进就能在MSCOCO数据集上AP值比FPN Faster RCNN高 阅读全文
posted @ 2019-08-29 15:36 bupt213 阅读(1113) 评论(0) 推荐(0)
经典排序算法总结（一）
摘要： 一、算法概述 1.算法分类 常见的十大经典排序算法可以分为两大类： 非线性时间比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此称为非线性时间比较类排序。 线性时间非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行 阅读全文
posted @ 2019-08-29 15:35 bupt213 阅读(343) 评论(0) 推荐(0)
2019年8月28日
3D目标检测之图像深度转为伪雷达信号：Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation
摘要： 题目：Pseudo-LiDAR from Visual Depth Estimation: Bridging the Gap in 3D Object Detection for Autonomous Driving（自动驾驶） 作者：Yan Wang, Wei-Lun Chao, Divyansh 阅读全文
posted @ 2019-08-28 18:23 bupt213 阅读(4315) 评论(0) 推荐(2)
2019年8月23日
注意力机制在MDNet跟踪算法中的应用
摘要： 这个是小森森中了ICCC的那篇论文，暂时还没有论文链接和代码链接，在这里替他总结一下。首先这篇论文是在MDNet的基础上实现的。 1） 题目：Learning Spatial-Channel Attention for Visual Tracking 2）主要贡献： 在MDNet的框架上增加了两个注 阅读全文
posted @ 2019-08-23 16:55 bupt213 阅读(3222) 评论(7) 推荐(1)
2019年8月18日
深度学习帮你“认”人—人脸模型+度量学习
摘要： 这是关于人脸模型应用的一些论文和代码库。其中主要分析了人脸模型的发展过程，其中很多对损失函数的改进，可以借鉴到各个cv的任务中。 阅读全文
posted @ 2019-08-18 17:00 bupt213 阅读(1643) 评论(1) 推荐(0)
2019年7月18日
Deep Sort 多目标跟踪算法总结
摘要： Deep Sort是一种多目标跟踪算法，从基于IoU匹配的Sort算法发展而来，加入了ReID深度网络模型提取深度特征来增加匹配的度量。发布于ICIP 2017，虽然发布比较早，但是实用性大，易于移植到各种应用，速率有保证。在github上有非常多的开源代码。 阅读全文
posted @ 2019-07-18 11:07 bupt213 阅读(17734) 评论(1) 推荐(1)