随笔分类 - 计算机视觉
摘要：【GiantPandaCV导语】这个系列已经好几个月没有更新了，开始继续更这个方向论文，19年、20年又出现了很多关于Attention的研究，本文SA-Net:shuffle attention for deep convolutional neural networks 发表在ICASSP 21
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摘要：首发于GiantPandaCV公众号，作者本人亲自转发在博客园，请勿在没有联系本人的情况下进行转载。 谷歌最早发表的有关NAS的文章，全称Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 神经网络架构搜索经典范式是，首先通过controll
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摘要：【GiantPandaCV导读】训练大型的数据集的速度受很多因素影响，由于数据集比较大，每个优化带来的时间提升就不可小觑。硬件方面，CPU、内存大小、GPU、机械硬盘orSSD存储等都会有一定的影响。软件实现方面，PyTorch本身的DataLoader有时候会不够用，需要额外操作，比如使用混合精度
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摘要：【GiantPandaCV导语】混合精度是一个非常简单并且实用的技术，由百度和谷歌联合发表于ICLR2018，可以让模型以半精度的方式训练模型，既能够降低显存占用，又可以保持精度。这篇文章不是最先提出使用更低精度来进行训练，但是其影响力比较深远，很多现在的方案都是基于这篇文章设计的。 1. 摘要 提
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摘要：【GiantPandaCV导语】Pytorch Lightning是在Pytorch基础上进行封装的库，为了让用户能够脱离PyTorch一些繁琐的细节，专注于核心代码的构建，提供了许多实用工具，可以让实验更加高效。本文将介绍安装方法、设计逻辑、转化的例子等内容。 PyTorch Lightning中
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摘要：【DataWhale打卡】第一天：学习周博磊讲的强化学习结合《深入理解AutoML和AutoDL》这本书中的强化学习的章节总结了基础部分。 参考资料：https://github.com/zhoubolei/introRL 先导课程：线性代数、概率论、机器学习/数据挖掘/深度学习/模式识别 编程基础
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摘要：【GiantPandCV导语】本文将介绍BBuf、小武和笔者一起在过年期间完成的一个目标检测项目，将描述我们模型改进的思路、实验思路、结果汇总和经验性总结。声明：这篇文章经过了三人同意，并且所有创新点也将被公布。此外，由于经验上的不足，可能整个实验思路不够成熟，比不上CV大组的严谨性和完备性，如有问
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摘要：【GiantPandaCV导语】本文是笔者出于兴趣搞了一个小的库，主要是用于定位红外小目标。由于其具有尺度很小的特点，所以可以尝试用点的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap两种方式来回归关键点，是一个很简单基础的项目，代码量很小，可供新手学习。 1. 数据来源 数据集：数据来源自小武，
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摘要：《CenterNet原理与代码解析》是首发于GiantPandaCV公众号的电子书教程，由pprp总结并整理CenterNet相关解析，这本电子书是基于非官方的CenterNet实现，https://github.com/zzzxxxttt/pytorch_simple_CenterNet_45，这
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摘要：【GiantPandaCV导语】这是CenterNet系列的最后一篇。本文主要讲CenterNet在推理过程中的数据加载和后处理部分代码。最后提供了一个已经配置好的数据集供大家使用。 代码注释在：https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/ma
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摘要：[GiantPandaCV导语] 本文主要讲解CenterNet的loss，由偏置部分（reg loss）、热图部分(heatmap loss)、宽高(wh loss)部分三部分loss组成，附代码实现。 1. 网络输出 论文中提供了三个用于目标检测的网络，都是基于编码解码的结构构建的。 ResNe
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摘要：DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用，其效果很不错，准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolutio
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摘要：CenterNet(Objects as points)已经有一段时间了，之前这篇文章-【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points（CenterNet）中讲解了CenterNet的原理，可以回顾一下。 这篇文章是基于非官方的CenterNet实现，http
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摘要：CenterNet中主要提供了三个骨干网络ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104，本文从结构和代码先对hourglass进行讲解。 本文对应代码位置在：https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree
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摘要：本文主要解读CenterNet如何加载数据，并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。 1. YOLOv3和CenterNet流程对比 CenterNet和Anchor-Based的方法不同，以YOLOv3为例，大致梳理一下模型的框架和数据处理流程。 YOLOv3是一个经典的单阶段的
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摘要：《卷积神经网络中的即插即用模块》是首发于GiantPandaCV公众号的电子书教程，由pprp总结并整理了常见的即插即用模块，可以分为注意力模块和其他模块。通过这篇电子书中的模块结合《从零开始学习YOLOv3》中的在YOLOv3模型中添加Attention机制一节的内容，就可以自由的尝试即插即用模块
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摘要：简介 在ImageNet数据集上，PeleeNet只有MobileNet模型的66%,并且比MobileNet精度更高。PeleeNet作为backbone实现SSD能够在VOC2007数据集上达到76.4%的mAP。文章总体上参考DenseNet的设计思路，提出了三个核心模块进行改进，有一定参考价
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摘要：《多目标跟踪快速入门教程》是首发于GiantPandaCV公众号的教程，针对pytorch版本的deep sort进行讲解，Github链接如下： https://github.com/pprp/deep_sort_yolov3_pytorch 电子书主要包括多目标跟踪评价指标、标注工具DarkLa
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摘要：《Faster R CNN原理及代码讲解》是首发于GiantPandaCV公众号的教程，针对陈云大佬实现的Faster R CNN代码讲解，Github链接如下： https://github.com/chenyuntc/simple faster rcnn pytorch 电子书主要包括Faste
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摘要：前言：笔者尝试过配置远程连接服务器，配置过pycharm和vscode, pycharm配置最后还是有一点问题，没有办法同步到服务器，不知道具体哪里有问题，另外感觉pycharm很占内存，而且indexing的过程有点烦，所以摸索着转战vscode, vscode没有让人失望，有sftp和remot
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