<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[graviton的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/graviton</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; graviton]]></copyright><item><title><![CDATA[torchvision源码解读——Faster-RCNN]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graviton/article/details/107111398</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graviton/article/details/107111398</guid><author>graviton</author><pubDate>Sun, 26 Nov 2023 16:05:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[概述
torchvision是用pytorch写成的著名的计算机视觉库，这篇博客介绍经典的目标检测算法Faster-RCNN，而torchvision中的Faster-RCNN选取的特征提取网络是ResNet-50,并且还加上了后来的研究成果FPN(特征金子塔)


...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[小目标检测——SINet: A Scale-insensitive Convolutional Neural Network for Fast Vehicle Detection论文解读]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/graviton/article/details/106975926</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/graviton/article/details/106975926</guid><author>graviton</author><pubDate>Mon, 29 Jun 2020 12:34:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录概述
概述
在目标检测中，由于图像中物体的尺度并不具有一致性，以往的目标检测模型往往对于检测物体的尺度及其敏感，造成模型对小目标检测的准确率并不高。而造成这个问题的原因主要有两个(1)经典的ROI Pooling方式破坏了小目标的结构(2)物体的尺度方差所造成的极大的类间距离已经超过了单一网络的表征能力。

...]]></description><category></category></item></channel></rss>