哈哈哈喽喽喽

摘要： 本文提出了一种用于目标检测的数据增强策略，定义了一个新的尺度感知搜索空间，其中图像级和框级增强都旨在保持尺度不变性。在这个搜索空间上，本文提出了一种新的搜索指标，称为帕累托规模均衡（Pareto Scale Balance），以促进高效搜索。在实验中，即使与强大的多尺度训练基线相比，尺度感知自动增强 阅读全文

摘要： End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher 阅读全文

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/34472945 1、PANet改进了主干网络结构，加强了特征金字塔的结构，缩短了高低层特征融合的路径； 2、提出了更灵活的RoI池化。之前FPN的RoI池化只从高层特征取值，现在则在各个尺度上的特征里操作； 3、预测mask的时候使用一个额 阅读全文

摘要： 解决的问题 1、训练和测试常见的CNN网络时，要求输入的图像有一个固定的大小（网络前面的卷积层不要求输入图像的大小，后面的全连接层的输入特征数是固定的，需要固定的输入），比如要求图像的输入为224*224 * 当尺寸大小不同的图像输入到相同的多层卷积网络中，得到的feature map大小是不同的， 阅读全文

摘要： 0.安装的前提是conda安装网络是通的，详情见https://www.cnblogs.com/pyclq/p/15528029.html 1、安装GPU 版本的pytorch核心要点是 a.根据 cude驱动安装合适的 cudatoolkit版本 b.根据合适的 cudatoolkit版本安装合适 阅读全文

摘要： https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wu_Rethinking_Classification_and_Localization_for_Object_Detection_CVPR_2020_paper.pdf https:// 阅读全文

摘要： Density-based sampling These types of strategies take into account the distribution and local density. The intuition is that the location with more de 阅读全文

摘要： netron 阅读全文

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/342570549 阅读全文

摘要： https://cloud.tencent.com/developer/article/1741626 https://cloud.tencent.com/developer/article/1660961 BCELoss是Binary CrossEntropyLoss的缩写，BCELoss　Cro 阅读全文