NMS总结
摘要：NMS总结 一. NMS 目标检测：同一个类别中，以置信度为首选，置信度高的，抑制（删除）周围交集大的置信度低的框。 这里直接以Soft-NMS论文中的一幅图为例子： 输入： 每次输入一个类，类内进行NMS \(B={b_1,...,b_N}\) ：检测到的bounding box \(S={s_1
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posted @ 2020-10-27 15:21
随笔分类 - 即插模块
TARGETDROP: A TARGETED REGULARIZATION METHOD FOR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS
摘要：TARGETDROP: A TARGETED REGULARIZATION METHOD FOR CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS Dense Object Detection 一. 论文简介 笔者感觉有点水的文章，想着既然看了就做个小记录吧 主要做的贡献如下（可能之前有人
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posted @ 2020-10-26 14:49
Group Normalization
摘要：Group Normalization 一. 论文简介 主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）： 类似BN的一种归一化，使用group进行归一化 二. 模块详解 2.1 BN的做法 设 \(X\) 为输入的 \(batch\) 数据，\(\mu_B、\sigma_B\) 为当前 \(batch\)
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posted @ 2020-10-22 21:35
DropBlock: A regularization method for convolutional networks
摘要：DropBlock: A regularization method for convolutional networks 一. 论文简介 正则化卷积层，防止过拟合 主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）： 正则化卷积层的模块（正则化Conv层），类似dropout（正则化FC层） 二. 模块详解
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posted @ 2020-10-19 15:52
Cross Stage Partial Network(CSPNet)
摘要：Cross Stage Partial Network(CSPNet) 一. 论文简介 降低计算量，同时保持或提升精度 主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）： 提出一种思想，特征融合方式（降低计算量的同时保证精度） 二. 模块详解 2.1 论文思路简介 论文其实非常简单，和shufflenetV2
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posted @ 2020-10-15 21:19
Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection
摘要：Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 一. 论文简介 用于目标检测，增加感受野。 主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）： 设计一个增大感受野的模块RFB 二. 模块详解 2.1 论文思路简介 下面一张图即可
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posted @ 2020-10-15 18:55
Disentangled Non-Local Neural Networks
摘要：Disentangled Non-Local Neural Networks 一. 论文简介 理论（部分感觉不是很合理，不懂大佬思维）和实践相结合的论文，感觉很不错，第一次读很难读懂。 解决局部感受野的问题，是上一篇论文 的扩展 主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）： 解决局部感受野，设计一个Bl
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posted @ 2020-09-16 19:17
Non-local Neural Networks
摘要：Non-local Neural Networks 一. 论文简介 图像上（扩大感受野），视频序列（临近几帧像素不同的问题联合），从局部信息到全局信息 主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）： 解决局部感受野，设计一个Block 二. 模块详解 2.1 Local和Non-Local Local和N
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posted @ 2020-09-14 21:06
Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip connections
摘要：Toward fast and accurate human pose estimation via soft-gated skip connections 一. 论文简介 设计小的block和feature map的融合方式，提人体姿态估计高计算效率和精度 主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）：
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posted @ 2020-09-07 19:24
Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design
摘要：Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design 一. 论文简介 减少模块提取特征时的丢失，增强模块提取特征的能力 采用类似hourglass的结构，先降采样后升采样（相对于通道） 二. 模块详解 2.1 整体结构
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posted @ 2020-09-04 17:42
GhostNet: More Features from Cheap Operations
摘要：GhostNet: More Features from Cheap Operations 一. 论文简介 论文可视化特征图如下所示，目的是找到更多的特征对（Ghost） 如何找到？ 论文意思是保留内在特征（instrinsic feature），可以获得更多的特征对 如何判定？ 未解释 二. 模块
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posted @ 2020-09-04 16:18
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