随笔分类 - 论文笔记
摘要:资料 paper: a. arxiv:http://arxiv.org/abs/2306.00637 b. ICLR版本:https://openreview.net/pdf?id=gU58d5QeGv stability.ai版本(模型效果更好?) a. code:https://github.c
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摘要:paper: PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation code: https://github.com/xieenze/PolarMask 作者知乎解答 PolarMask是CVPR2020的ora
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摘要:paper: "Inter Region Affinity Distillation for Road Marking Segmentation" code: "Codes for IntRA KD" Abstract 1. IntRA KD是商汤&港中文&南洋理工在CVPR2020的一篇road
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摘要:paper: "ERFNet: Efficient Residual Factorized ConvNet for Real time Semantic Segmentation" code: "PyTorch" Abstract 1. ERFNet可以看作是对ResNet结构的又一改变,同时也是对
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摘要:paper: "ENet: A Deep Neural Network Architecture for Real Time" code: "caffe" Abstract 1. ENet是16年初的一篇工作了,能够达到实时的语义分割,包括在嵌入式设备NVIDIA TX1,同时还能够保证网络的效果。
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摘要:paper: "FCOS: Fully Convolutional One Stage Object Detection" code: "https://github.com/tianzhi0549/FCOS/" Abstract 1. FCOS是ICCV2019的一篇anchor free的one
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摘要:paper: "ResNeSt: Split Attention Networks" code: "ResNeSt Mxnet&PyTorch版本" Abstract 1. ResNeSt是对ResNext的又一个魔改的变种,亚马逊李沐团队的作品,其中S代表split,可以理解为按channel切分
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摘要:paper: "Deep High Resolution Representation Learning for Visual Recognition" code: "HRNet" Abstract 1. HRNet,这里用的是PAMI2020的工作,整合了human pose estimation
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摘要:paper: "Object Contextual Representations for Semantic Segmentation" code: "PyTorch" Abstract 1. OCR是MSRA和中科院的一篇语义分割工作,结合每一类的类别语义信息给每个像素加权,再和原始的pixel特
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摘要:paper: Deep Residual Learning for Image Recognition Identity Mappings in Deep Residual Networks code: caffe slides ResNet ResNet,一代经典,将深度网络结构设计以及各个视觉任
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摘要:paper: "Pyramid Scene Parsing Network" code: "caffe" , "PyTorch" "官方blog" Abstract 1. PSPNet是港中文和商汤在CVPR2017上的一篇工作,将pyramid pooling引入到场景解析的分割任务中,取得很好的
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摘要:paper: "U Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation" code: "PyTorch" ,官方公布的matlab的caffe版本 如果需要看网络结构,可以用这个prototxt文件 "unet prototxt
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摘要:paper: Strip Pooling: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing code: https://github.com/Andrew-Qibin/SPNet Abstract CVPR2020的一篇文章,通过改进空间池化层来优化场景分割
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摘要:paper: "Learning Lightweight Lane Detection CNNs by Self Attention Distillation" code: "https://github.com/cardwing/Codes for Lane Detection" Abstract
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摘要:paper: Objects as Points code: https://github.com/xingyizhou/CenterNet Abstract CenterNet是anchor-free的目标检测方法,用预测出的点表示一个object,同时回归出目标的size和offset。其性能表
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摘要:paper: "Focal Loss for Dense Object Detection" Abstract 1. 目前主流的目标检测方法,one stage相较于two stage的一个痛点就是样本分布的不平衡(目标和背景),导致one stage虽然速度上有优势,但是精度却有所降低。因此,本文
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摘要:Yolo V1 paper: "You Only Look Once: Unified, Real Time Object Detection" slide: "官方slide介绍,很详细" Abstract 1. 如文章名字所述,其完成一次目标检测,只需要look once,也就是不像两阶段的网络
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摘要:paper: "EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection" code "官方tf" "民间PyTroch" Abstract 1. 谷歌大脑团队提出的新的目标检测算法,性能极佳,EfficientDet D0的mAP就超过了yolov
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摘要:图森和CMU的合作工作。 论文链接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC(dense upsampling convolution)和HDC(hybrid dilated convolu
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