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Maggieee1023
这个作者很懒,什么都没留下…
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SENet实验策略
验证excitation作用的时候,它选取了四个差别较大的类,然后在测试集中每个类选50个样本,对于resnet50的每个层,将经过senet以后的通道激活值求出来,然后50个样本的激活值取平均作为该类别的激活值,画出这四个类别的通道激活值曲线作对比。squeeze操作的作用:获得全局上下文信息,excitation操作的作用:使类间和类内的物体提取到的特征通道差异化。SE-PRE block效果比standard SE效果好一点点。squeeze操作用avg pool比max pool效果好。原创 2023-09-07 18:12:49 · 130 阅读 · 1 评论 -
Better to follow, follow to be better(2019 ICCV)
基于GAN的特征层级超分技术增强小目标的特征。原创 2022-12-31 15:12:43 · 411 阅读 · 1 评论 -
(WACV2021)Effective Fusion Factor in FPN for Tiny Object Detection
引入融合因子来改进FPN检测器在微小目标检测领域的性能。原创 2022-12-24 22:15:46 · 747 阅读 · 0 评论 -
QueryDet论文解析(2022 CVPR oral paper)
QueryDet论文解析(2022 CVPR oral paper)一种加速检测器推理速度的方法--级联稀疏查询原创 2022-11-20 19:31:19 · 3019 阅读 · 0 评论