qq_35914625的博客

浅谈SSIM 损失函数计算前言Structural Similarity亮度相似性对比度相似性结构相似度SSIM 实现总结前言最近研究图像重建老是看到SSIM损失函数，但是去找了那篇论文《Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity》挺有意思的。Structural Similarity作者把两幅图 x, y 的相似性按三个维度进行比较：亮度（luminance）l(x,y)，对比度（contrast

Pytorch pb文件转TensorRT 7.0 版本前言环境要求转换步骤githubpb到onnxonnx转trt预测代码前言tensorRT的加速效果还是挺明显的。我主要提供两个版本的代码，一个是分类resnet50模型，一个是目标检测yolo的版本。环境要求Pytorch==1.2.0CUDA 10.2TensorRT 7.0转换步骤pb->onnx(caffe)->trt(tensorRT)githubhttps://github.com/yanjingke/ten

浅谈小技巧标签平滑-------yolov4前言什么是交叉熵？1.信息量2.熵3.交叉熵标签平滑前言今天来聊下yolov4中引进的标签平滑小技巧吧！标签平滑让我想到了，90分就优秀了，为啥还要追求100分？什么是交叉熵？1.信息量信息量来衡量一个事件的不确定性，一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则其携带的信息量就越小。设X是一个离散型随机变量，其取值为集合X=x0,x1,…,xn ，则其概率分布函数为p(x)=Pr(X=x),x∈X，则定义事件X=x0 的信息量为：当p(x0)=1时，该

浅谈yolov4中小技巧--回归loss计算ciou前言目标检测loss的发展史什么是Smooth L1 Loss前言今天我们来看下目标检测里面提出的CIOU。目标检测loss的发展史在目标检测中其演进路线是Smooth L1 Loss --> IoU Loss --> GIoU Loss --> DIoU Loss --.>CIoU Loss什么是Smooth L1 Loss首先看L1 loss 和 L2 loss 定义：写成差的形式，f(x) 为预测值， Y

说说早期目标检测---------ssd那些事前言论文地址githubssd的优点学习前言a[::-1]ssd---anchorSSD代码讲解1.预测部分获得预测结果预测框解码2.训练部分真实框编码loss值计算总结前言在2015年的时候，ssd作为一匹黑马杀出，他的贡献给深度学习one-stage开辟新纪元。今天我来讲解下我半年前学的第一个优秀的目标检测算法ssd。ps：回想，当年入门确实艰难。论文地址https://arxiv.org/abs/1512.02325githubhttps://

说说优秀的目标retinanet那些事前言论文地址github地址retinanet---anchor解读前言retinanet是我以前学了很久的目标检测框架，我将来剖析下它的论文和代码。ps：本来想写目标跟踪的，发现我太菜了，相关滤波的算法根本看不懂，准备好好学习下统计学。论文地址github地址retinanet—anchor解读anchor的设置，相当于提前在图片上做预选，通常在生成anchor时，每一张图片上将会对应成千上万的anchor也就是候选框，可想而知，如此庞大的候选框数量，肯定

解读pspnet经典语义分割前言原论文地址github代码预备知识1.FCN2.深度可分离卷积3. mobilenetv2什么是pspnet？代码讲解主干网络金字塔池化psp模块获得预测结果loss计算前言今天我们来解析下pspnet代码和论文里面所提到重要部分,pspnet虽然没有deeplabv3那样强的语义效果，但是deeplabv3是在pspnet上结合了一定思想，改出来的。下面我们来看看pspnet吧。原论文地址https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdfg

很神奇的语义分割deeplabv3学习前言github代码什么是Deeplabv3？Deeplabv3的优点及总结：Deeplabv3代码部分主干网络--mobilenetv2deeplabv3 encode部分deeplabv3 decode部分LOSS函数的组成学习前言由于项目的需要，回顾下我以前读过的一篇论文的deeplabv3，顺便谈下他的实现代码。github代码https://github.com/yanjingke/deeplabv3什么是Deeplabv3？Deeplabv3是一

好玩的实例分割-------------mask-rcnn学习前言什么是mask-rcnn？mask-rcnn的优点githubmaskrcnn 实现思路获得Proposal建议框Proposal建议框的解码Roi Align 层建立classifier模型建立mask模型loss值计算学习前言有几天没写博客了，今天解读我以前阅读的一篇论文maskRCNN，顺便解读下它的代码。什么是mask-rcnn？mask-rcnn是何凯明大神提出的，他是基于faster-rcnn提出的two-statge算法

强大的cpu上实时检测的retinaface人脸检测目标检测前言什么是retinafaceretinaface优点Retinnaface具体实现网络主干------特征提取部分前言今天解读我阅读的一篇论文retinaface。什么是retinafaceretinaface是一款继mtcnn以后的，single-stage人脸检测框架，并利用强监督和自监督信号的多任务损失计算，提出了一种most state-of-the-art的密集人脸定位方法。它加入了五个人脸Landmark对人脸关键点进行了定

有点喜欢的mobileNet系列mobileNetv3mobileNetV3介绍网络复现实现代码 mobilenetV3 large网络复现实现代码 mobilenetV3 smallmobileNetV3介绍mobileNet系统主要针对在手机上运能运行高性能低资源的网络。而mobileNetv3主要利用网络架构搜索（NAS），搜索出来的一种算法。它比v2版本的精度提高了ImageNet分类上提高了6%。mobilev3主要由如下优点：1.大量使用11和33的卷积代替55的卷积，减少了参数量。在v

keras搭建有趣的孪生网络孪生网络keras搭建有趣的孪生网络要解决问题孪生网络github代码下载孪生网络具体实现1.主干特征提取部分2.比较网络比较图片的相似度3.训练部分训练格式训练和loss值比较要解决问题第一类，分类数量较少，每一类的数据量较多，比如ImageNet、VOC等。这种分类问题可以使用神经网络或者SVM解决，只要事先知道了所有的类。第二类，分类数量较多（或者说无法确认具体数量），每一类的数据量较少，比如人脸识别、人脸验证任务孪生网络孪生网络将输入映射为一个特征向量，使用两

常用数据增强系类神奇gan-CycleGan学习目录常用数据增强系类神奇gan-CycleGan学习前言那么什么是CycleGan？CircleGan的安装生成网络的构建Generator判别网络Discriminatorloss计算训练学习前言写了一天代码，累加懒。本来今天想解读下下yolov4的讲解的，感觉要打太多，就有空写吧。昨天突然产生出灵感，讲讲一些论文里面常提出来的用gan来数据增强吧（改进思路），cycleGan，它的思想也是我也挺喜欢。那么什么是CycleGan？许多名画造假者费尽

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