IP屬地：浙江
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Swin Transformer目前transformer從語言到視覺任務(wù)的挑戰(zhàn)主要是由于這兩個領(lǐng)域間的差異： 1、尺度變化大 2、高分辨率的輸入 為了解決以上兩點休溶，我們提出了...
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YOLOF - You Only Look One-level Feature個人理解 1、為什么和其他anchor-based方法相比逾条，小目標(biāo)檢測的表現(xiàn)差君账？可能有兩個原因： Encoder模塊中的Residual Blo...
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Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection個人感覺從理論上在實際場景下應(yīng)該很有效酝惧，在自己的數(shù)據(jù)集上使用也漲了2個點∏耍現(xiàn)實中標(biāo)注的數(shù)據(jù)大部分不確定性都很很強(qiáng)值漫、場景也更復(fù)雜。引入Genera...
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Adaptive Training Sample Selection一织盼、主要貢獻(xiàn) 作者以RetinaNet和FCOS為例杨何，分析了anchor-based和anchor-free的性能差異的原因： 1酱塔、每個位置的a...
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FPGM-Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration學(xué)習(xí)筆記個人看法 關(guān)于作者提出的norm-based的方法的依賴條件，我認(rèn)為通過簡單的修改就能解決危虱，并且在自己的yolov3的項目中也成功應(yīng)用羊娃，剪枝率大...
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DeepSort學(xué)習(xí)筆記DeepSort學(xué)習(xí)筆記 deepsort作為多目標(biāo)跟蹤的經(jīng)典算法，相信每個入門MOT領(lǐng)域的人都是從deepsort開始埃跷，網(wǎng)上有大量的學(xué)習(xí)教程蕊玷，...
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FairMOT--A Simple Baseline for Multi-Object Tracking個人理解 針對作者的幾點結(jié)論的個人理解，感覺根本原因并不是在anchor based和anchor free的方法上捌蚊，個人認(rèn)為，造成結(jié)果不同的主...
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基于TPS的STN模塊-Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification基于TPS的STN模塊-Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification T...
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DB：Real-time Scene Text Detection with Differentiable BinarizationDBNet 簡介 由于分割網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果可以準(zhǔn)確描述諸如扭曲文本的場景近弟，因而基于分割的自然場景文本檢測方法變得流行起來缅糟。基于分割的方法其中關(guān)鍵的步驟...