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目标检测算法研究 centernet 使用源码， 待办开源代码研究工业用途：https://gitee.com/li521miao/CenterNet-MobileNetV3人员跟踪：https://github.com/kimyoon-young/centerNet-deep-sort简单实现代码和原始代码https://github.com/zzzxxxttt/pytorch_simple... 阅读全文
posted @ 2020-02-29 23:58
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目标检测最全论文集锦引用地址 最新进展和研究成果 2019最火目标检测算法centernet 拓展想法以及拓展研究的思路 待办经典论文集锦https://zhuanlan.zhihu.com/p/36818086https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html目标检测最新进展与研究https... 阅读全文
posted @ 2020-02-29 23:07
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GAN 主要思想 待办一个构件高维度特征，一个检测高纬度特征。互相成为损失，不断训练不断学习。可以做的事、生成图像数据集以及各种图像。以假乱真。 https://easyai.tech/ai-definition/gan/ 阅读全文
posted @ 2020-02-29 22:36
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SSD算法原理说明、以及和其他算法的比较 待办使用yolo策略进行分割排序给分得到最后框和对象。引入fasterrcnn的anchor进行检测选框，提高选框准确率。类似FPN的想法进行特征多维度提取，识别小物体https://zhuanlan.zhihu.com/p/32929487 阅读全文
posted @ 2020-02-29 22:22
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FPN 实现原理 为什么叫金字塔方式理解。和残差网络的前向传播过程类似 待办特征金字塔原理：深层特征提取和浅层特征提取相结合，深层提取的特征+浅层的特征的融合，采用上采样的方式进行融合https://zhuanlan.zhihu.com/p/41794688 阅读全文
posted @ 2020-02-29 21:30
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反卷积操作 待办反卷积操作优秀博客https://buptldy.github.io/2016/10/29/2016-10-29-deconv/反卷积就是卷积的反过来的过程 较深的网络特征图较小进行上采样，分辨率很差，但是有很好的语义信息较浅的网络特征图较大进行上采样，分辨率很好，但是语义信息很差https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/8... 阅读全文
posted @ 2020-02-29 17:07
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自定义nn.module层的注意事项 待办使用张量构建参数，为什么不用require_grad=true,而是加到nn.Parameter中要使用优化器优化要使用nn.parameter这个类，所有的参数都在这里边，所以要把参数都加进去这样自定义的MyLinear和 nn.Linear一模一样 阅读全文
posted @ 2020-02-29 15:38
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resnet unit思路 待办为了实现f(x)+x的操作添加一个维度转换，使用一定数量1x1卷积核匹配通道数 阅读全文
posted @ 2020-02-29 14:43
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python面向对象super函数 待办python面向对象可以多继承，同时集成的两个类继承自同一个父类的时候初始化问题，提前定义初始顺序，如果有相同的就按顺序初始化，不要把super理解成父类https://blog.csdn.net/robinjwong/article/details/48369615 阅读全文
posted @ 2020-02-29 12:31
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