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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 阅读全文

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 阅读全文

摘要： 这里不列举两个loss所对应的数学表达式，网络资料很多，可自行google。在此只简单说明一下具体使用区别。 1. SigmoidCrossEntropyLoss结合sigmoid函数，多是应用于二分类或多目标分类。 * 对于二分类，预测输入图像为1的概率，一张图像，其label个数也为1，保证该层 阅读全文

摘要： 由于网上有很多车道线检测的案例，而且在Udacity的系列课程中也对此进行详细的介绍，因此在此简单总结一下几种方法。 1. 边缘检测+霍夫变换 方法流程：彩色图像转灰度，模糊处理，边缘检测，霍夫变换 这种方法一般能够检测出简单场景下的车辆目前行驶的两条车道线，以及偶尔的相邻车道（依赖前视相机的角度） 阅读全文

摘要： FDDB常用于人脸算法的性能评估，官网链接。 1. 数据介绍 原始图像在originalPics.tar.gz 标注文件FDDB-folds中，所有的`_ellipseList.txt`文件是标定的真值文件（椭圆），其他文件是图像名list 2. 生成结果 输出自己的算法在FDDB数据上的测试结果， 阅读全文