liqiming100的专栏

以往一直零零散散关注life long learning、incremental learning。现在有个比较实用的代码开源出来了。是不是应该尽快试一试。明天要整理一下一系列的物体检测的论文，从小物体检测到遮挡物体检测等等。 https://github.com/JosephKJ/OWOD ...

众所周知，模型的精度、前向推理速度以及内存占用等等都是用户极为关注的问题。 本人持续关注物体检测领域的相关东西，特在此总结一下物体检测模型中通常可用的前向推理速度加速策略。主要从以下几点来说明： 1、模型压缩（SVD等方式）； 2、模型蒸馏； 3、模型量化； 4、模型剪枝； 本文就先按照以上四个方面来分别说明。 （一）模型压缩 模型压缩其实我很少去关注的方面，为什么呢？据说伴有精度...

通过readme不难发先单卡训练是以tools/train.py作为程序的入口。首先贴出train.py的源代码。 from __future__ import division import argparse import copy import os import os.path as osp import time import mmcv import torch from mmcv ...

用一张思维导图将object detection领域关注的知识以及相关问题先列出来，以防止工作中只见树木不见森林，与各位共勉。