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RSS订阅原创 LSTD: A Low-Shot Transfer Detector for Object Detection论文理解
文章目录文章思路可以利用的点 文章思路 出自：Proceedings of the AAAI Conference on Arti ficial Intelligence，2018 文章的算法框架LSTD组合了SSD（box regression）和 Faster RCNN（box classification）。 SSD阶段，利用mutiple level特征图（区别于FPN的融合），直接在不同尺寸的特征图上进行每个grid的box regression，并用smooth L1正则项进行loss
2022-04-29 21:30:42
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原创 Triplet-Graph Reasoning Network for few-shot Metal Generic Surface Defect Segmentation论文理解
文章目录文章来源主要思路novel surface defects triplet networknovel mutigraph reasoning moduleAP module 文章来源 NEU surface defect database 所属的实验室的硕士同学的论文，2021IEEE收录 主要思路 TGRNet通过比较query image和support image的相似区域得到前景（defect region），比较query image 和 normal image的相似区域得到背景区域
2022-04-21 21:27:29
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原创 Graph-based global reasoning networks论文理解
论文系列04 文章来源 最近用到的一个工业损伤数据集（东北大学宋克臣老师NEU-DET），所在的实验室的一名硕士研究生的论文，用到图卷积神经网络做的小样本跨图片相似度关联，但进行cross embedding的时候没太看懂node和dimension的划分，所以找来了他的引用原文进行阅读。是CVPR2019的文章。 文章思路 大致理解一下之后再翻译 1. 简介 由于传统的CNN网
2022-04-12 21:47:12
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原创 A survey of self-supervised and few-shot object detection论文整理
文章目录文章思路个人理解 文章思路 大致理解一下之后再翻译 简介 直到最近，标准FSOD的过程都是先在ImageNet上预训练一个backbone，再用base数据集在backbone基础上训练一个object detector，最终在novel class上微调。然而，随着自监督表征学习的发展，许多目标检测的方法逐渐用无监督代理任务学出来的参数初始化自己的backbone。 典型预训练自监督算法的问题在于它们出发点是分类任务，目标是最大化ImageNet数据集的Top-1表现。但是分类任务中丢弃的一些
2022-04-04 23:05:14
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原创 FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding个人理解
FSOD论文系列02-FSCE
2022-03-31 18:50:54
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原创 Meta-DETR: Image-Level Few-Shot Object Detection with Inter-Class Correlation Exploitation个人理解和待解决疑问
FSOD论文系列-meta-DETR研读笔记
2022-03-28 22:51:28
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原创 基于iview前端工程搭建
文章目录一、基本内容二、具体页面三、工程使用 一、基本内容 根据iview公司提供的基础工程view-ui-project，整个项目基于Vue.js 2、vue-router 、webpack2 和View UI (iView) 4。其中包含以下文件： 二、具体页面 src/views文件夹中，一期一共有13个vue文件，分别指向某些页面。每个vue文件基本由三个标签部分组成，style标签内为当前页面有效的css样式设置，template标签内为具体html页面布局和iview组件安排，script标
2021-08-03 11:37:58
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原创 李宏毅教授2020机器学习课程自学笔记P1-7
不断更新，菜鸡笔记，如有错误，恳请指正！ 自学素材 https://www.bilibili.com/video/BV1JE411g7XF?p=8 http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML20.html（如果需要做习题、看课件，需要自行翻墙） 自学笔记 常见的、所需要的名称中英文对应： regression：回归，类似于过指定样本点的曲线拟合 classification：分类，在没有标签的情况下对样本进行自行分类 generation：生
2021-01-31 21:53:16
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空空如也
空空如也
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