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DIoU (Distance-IoU) CIoU (Complete IoU) Loss论文https://arxiv.org/abs/1911.08287论文配套代码https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknetPaddle版代码https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/master/ppdet/modeling/losses/iou_loss.py...

使用PaddleDetection训练自己的数据集https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/441868?shared=1

零基础复现ReID算法，并结合Milvus开源工具进行工程化落地。

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论文标题：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection下载地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934标题：YOLOv4：优化目标检测的速度和精度摘要：有大量的特征被认为可以提升卷积神经网络的精度。将这些特征进行组合后在大规模数据集上进行实际的测试，并给出理论层面的正当理由，是必要的。有些特征针对特定问题、特定模型，或者仅仅是针对小规模数据集起作用。与此同时，有些特征，例如批标准..

论文全称：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications下载地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf论文核心思想：本文对我们常见的卷积操作进行了改进，使得计算量得到了降低。设：输入图片F的大小是Df*Df*M，Df...

目标：将 pytorch模型 转为 onnx模型 再转为 caffe2模型，得到两个.pb文件pytorch转onnx可通过torch.onnx._export函数实现。onnx转caffe2有两种方法：第一种方法：使用命令行参考：https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/OnnxCaffe2Import.ip...

论文全名 MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks下载地址https://arxiv.org/abs/1801.04381v4Pytorch实现MobileNetV2神经网络搭建的代码：#coding:utf-8import torchimport torch.nn as nnimport torch....

近期在学习目标检测，此前对于Bounding Box一直心存疑惑：a.Bounding Box是怎么被神经网络预测出来的？b.卷积神经网络除了能够对图像分类，还可以预测出图像中物体的边界吗？c.如果可以预测边界，为什么这个边界不是物体的轮廓，而是一个矩形呢？带着这些问题，阅读了R-CNN[1]，R-CNN的步骤如下：1.训练阶段：1.1 预训练AlexNet使用I...