blink_cao的博客

论文：CenterNet : Objects as Points论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.07850代码地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet1 Install按照readme文件夹的install.md操作，本文在实验环境为Ubuntu18.04 RTX3090 CUDA11，Anaconda Python3.6 Pytorch1.7。1.1 创建虚拟环境# 创建虚拟环境conda create -n Cen

One stage approach: 在图像上滑动复杂排列的可能bbox（即锚点）,然后直接对框进行分类，而不会利用到物体内部特征，无法感知内部信息。Two stage approach:对每个潜在框会重新计算图像特征，然后将那些特征进行分类。...

环境安装：可以参考install.md文档，和maskrcnn_benchmark的install.md文档在rfbnet环境下测试是否可以运行MEAG程序 conda install ipython pip pip install ninja yacs cython matplotlib tqdm opencv-python scipy export INSTALL_DIR=$PWD...

空洞卷积通俗理解：在卷积核上增加空白数据，或者说是在卷积的时候固定跳过部分像素点，达到一次卷积看到的范围变大的效果。作用：在不增加参数的情况下，增大感受野。（效果等同于卷积+池化，但是避免了其中的弊端）反卷积通俗理解：在输入的图像中做空白填充，从而达到输出的图像变大的效果。作用：增大图像的尺寸，可以将卷积得到的特征还原到原像素空间中，是上采样的一种。（让通过卷积得到的特征图回到原来的大小，并保持原来的位置关系。）参考文献：看动图https://www.jianshu.com/p/