Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks论文翻译

最新推荐文章于 2024-09-19 00:27:36 发布
翻译 最新推荐文章于 2024-09-19 00:27:36 发布 · 383 阅读 · 1
文章标签：

#目标检测

本文深入解析《BagofFreebiesforTrainingObjectDetectionNeuralNetworks》论文，全面介绍了目标检测领域的最新进展，详细阐述了提升神经网络训练效果的技术细节，通过丰富的实验验证了方法的有效性。

Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks论文翻译

【声明】 本文是沐神目标检测论文Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks的翻译，若有不对之处，请大家指正与批评，具体论文请访问[链接](https://arxiv.org/abs/1902.04103v2)

摘要

介绍

相关工作

技术详解

实验

总结

引用

目标检测优化技巧（Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks）
mingo_敏
03-24 1856
关于Mu Li关于图像分类优化技巧的文章见 图像分类优化技巧（Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks） Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks，李沐大神19年2月的新作，用卷积神经网络进行目标检测的一些技巧。...
Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks-论文阅读
stesha_chen的博客
06-30 504
摘要 本文提出了对定位网络具有普遍性的技巧，可以让定位算法的performance提升到一个新的高度。 简介 物体定位的任务吸引了各个领域研究者的注意，最近比较流行的算法有SSD，YOLO还有RCNN之类，这些网络的backbone都是分类网路比如VGG，ResNet，Inception和...
论文笔记:Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
水不在深有江的博客
02-23 5846
这篇论文看起来像是一种总结类文章，文中并没有提出新的结构模型之类，但是对于以前的一些做法进行了整合并应用于baseline中。也就是文中一再强调的“Bag of Freebies”，即在不改变模型结构并且不改变损失函数的情况下，不牺牲前向传播时间，将mAP提升近五个点。 论文主要贡献如下： 首次系统地评估了不同目标检测流程中应用的多种训练启发式方法，为未来的研究提供了有价值的实践指导。 提出...
Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
abrams90的专栏
04-11 1115
Abstract 与大量为了得到更好的图像分类模型的研究相比，研究人员在目标检测训练上的研究会由于它的普遍性与普及性的影响少得多。由于复杂多的网络结果，优化目标，许多训练阶段与pipline是专门为检测算法设计的，别的并不通用。本文中，我们研究通用的模型微调技巧，使得在不牺牲inference速度的前提下，增强state of the art目标检测模型的表现到一个新的水平。我们的实验展示...
论文解读-Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
为之则易，不为则难
03-03 2628
文章目录1 动机2 改进点2.1 Visually Coherent Image Mixup3 总结4 参考资料 笔者在前面的博文中解读了文章“Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks”，大家感兴趣的可以参见论文解读-Bag of Tricks for Image Classificatio...
目标检测训练优化Tricks：《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》
ouyangfushu的博客
03-20 3787
目标检测训练Tricks论文笔记 转载请注明出处：https://blog.youkuaiyun.com/ouyangfushu/article/details/88686189 作者：SyGoing QQ: 244679942 一、论文概述及创新点 深度学习中各种SOTA的模型除了网络架构设计的精妙之外，研究者在对模型进行训练的过程中也探索了很多有用的tricks，比如模型优化方法（SG...
【BoF】《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》
最新发布
bryant_meng
09-19 1084
arXiv-2019。
论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
Stay hungry, Stay foolish
06-20 431
一、论文 (19)Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks https://arxiv.org/abs/1902.04103 code： https://github.com/dmlc/gluon-cv 二、论文笔记 1、背景 （1）、简单的有效的训练方式，就可以再不增加任何inference时间的情况下...
Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks（目标检测tircks）论文简述
weixin_42638415的博客
11-28 398
1. 概述 现在比较流行的目标检测的框架，比如yolo，rcnn,ssd等，不同的模型通常采用不同的数据预处理和训练方法，这使得不同的目标检测方法很难相互受益或在其他领域取得相关进展。 所以，本文提出了一些可以适用于一般模型的tricks，并且不会改变网络结构，损失函数，也不会增加前向推理时间。比如mixup，learning rate scheduling，label smoothing，synchronized BatchNorm 等等 2.1 mixup ...
Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks的中文分析
qq_31610789的博客
02-22 257
尊重原作者, 请移步:  https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-15-4
Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks论文笔记
weixin_46700107的博客
12-07 209
本文主要介绍了很多Bag of Freebies的方法，所谓Bag of Freebies就是在不增加推理成本的情况下，能够提高检测精度的方法。 Bag of freebies: (1) Visually Coherent Image Mixup for Object Detection mixup在图像分类中被证实了能够有效减小对抗性扰动。其核心思想就是通过混合训练集中图像的像素这种简单线性变化来调整神经网络。例如： ...
Paper Reading - 基础系列 - Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
热门推荐
weixin_43953700的博客
04-19 2万+
Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks 更多可见计算机视觉-Paper&Code - 知乎 Paper Abstract 本文和cls一样都是由AWS发出，找到了财富密码，多的不说，就是干饭sota，对于论文里面的表格真是有必要学习的，对于几个点的增加，只要缩小y轴距离看着就很明显了。总的来说在复杂的目标检测任务下，数据至关重要。其中论文中提到的以下点贡献 系统地评估了各种训练trick对目标检测模型的影响
【论文阅读】占坑Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
m0_37644085的博客
04-19 293
占坑论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks 本文提出了训练增强秘籍，在inference环境下引入零开销，显著提高模型性能。YOLOv3和Faster-RCNN在Pascal VOC数据集上的实验证明，我们的方法能够改善目标检测模型。通过叠加所有这些调整，我们没有观察到任何级别的性能下降迹象，并建议在未来的...
论文阅读：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
j879159541的博客
06-15 346
文章目录1、论文总述2、mixup操作图示3、the major difference between one-stage and so called multi-stage object detection data pipelines.4、warmup lr防止训练初期的梯度爆炸参考文献 1、论文总述 这篇论文首次提出了mixup数据增强方法在目标检测里应该如何使用，提供了几个目标检测网络训练时的tricks供我们使用，这几个tricks并不增加网络参数，只是在网络训练时使用，网络推理时没有额外的花销
论文解析： Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
小菜鸡
01-16 477
论文解读：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
目标检测改进方法：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks
qq_33666011的博客
03-09 397
论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks 论文链接：https://：.org/abs/1902.04103 参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/88011833 按照我学习的过程：（实现的难易程度，哈哈哈） 1、lr采用 cosi...
Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks 论文笔记
qq_30146937的博客
05-08 334
前言 本文总结了能够增强目标检测网络性能的一些有效的方法，也就是训练过程使用到的一些tricks，这些方法在inference时并不会引入额外的计算消耗。本文的主要贡献如下： 系统地评估了不同目标检测流程中应用的多种训练tricks，为未来的研究提供了很有价值的参考； 借鉴分类问题中的mixup技术，提出了一种适合于目标检测网络的视觉连贯的image mixup方法，实验证明该方法能够提升模型的...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值