240 發(fā)簡(jiǎn)信
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    Swin Transformer

    目前transformer從語(yǔ)言到視覺任務(wù)的挑戰(zhàn)主要是由于這兩個(gè)領(lǐng)域間的差異: 1赡鲜、尺度變化大 2、高分辨率的輸入 為了解決以上兩點(diǎn)隘截,我們提出了...

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    YOLOF - You Only Look One-level Feature

    個(gè)人理解 1嗅虏、為什么和其他anchor-based方法相比洛姑,小目標(biāo)檢測(cè)的表現(xiàn)差?可能有兩個(gè)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(gè)人感覺從理論上在實(shí)際場(chǎng)景下應(yīng)該很有效皮服,在自己的數(shù)據(jù)集上使用也漲了2個(gè)點(diǎn)±惆現(xiàn)實(shí)中標(biāo)注的數(shù)據(jù)大部分不確定性都很很強(qiáng)、場(chǎng)景也更復(fù)雜龄广。引入Genera...

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    Adaptive Training Sample Selection

    一硫眯、主要貢獻(xiàn) 作者以RetinaNet和FCOS為例,分析了anchor-based和anchor-free的性能差異的原因: 1择同、每個(gè)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(gè)人看法 關(guān)于作者提出的norm-based的方法的依賴條件两入,我認(rèn)為通過簡(jiǎn)單的修改就能解決,并且在自己的yolov3的項(xiàng)目中也成功應(yīng)用敲才,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)典算法裹纳,相信每個(gè)入門MOT領(lǐng)域的人都是從deepsort開始,網(wǎng)上有大量的學(xué)習(xí)教程紧武,...

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    FairMOT--A Simple Baseline for Multi-Object Tracking

    個(gè)人理解 針對(duì)作者的幾點(diǎn)結(jié)論的個(gè)人理解剃氧,感覺根本原因并不是在anchor based和anchor free的方法上,個(gè)人認(rèn)為阻星,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 Binarization

    DBNet 簡(jiǎn)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(chǎng)景她我,因而基于分割的自然場(chǎng)景文本檢測(cè)方法變得流行起來(lái)。基于分割的方法其中關(guān)鍵的步驟...

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