Rock的博客

文章目录前言创新点网络结构BiFPN双向传递的2种方式：自顶向下自底向上BIFPN特征图权重EfficientDet Architecture实验结果前言EfficientDet结构先吐槽一下CV方面论文的套路，新出一篇paper：未看paper前：被测试结果 state-of -art 吸引，心中默默感叹还是这篇厉害喽，，，看完后：idea不错，改进还是有的，不过是在老方法上，看...

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.01244代码链接：https://github.com/umich-vl/CornerNet

FCOS训练自己数据集一、 搭建mmdetection：要求安装虚拟环境二、制作VOC格式数据集：三、实验细节：训练命令测试命令四、训练结果五、FCOS在该数据集的MAP测量一、 搭建mmdetection：参考：https://github.com/open-mmlab/mmdetectionmmdetection安装文档详见：https://github.com/open-mmlab...

1. Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming论文地址：https://arxiv.org/abs/1708.06519论文代码：https://github.com/talebolano/yolov3-network-slimming

最近看了几篇关于剪枝的paper，汇总如下：1.Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks论文地址：https://arxiv.org/abs/1707.06168代码地址： https://github.com/yihui-he/channel-pruning对于完成网络训练后的模型加速的方法一般有三种：优化实现（...

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf代码： Pytorch ， tensorflow创新点：这篇文章重新定义目标检测中loss损失函数，引入一种新的Focal loss 用来替代 one-stage中的损失函数，作者分析 two-stage 检测方法精度优于one-stage主要由于easyeasyeasy识别样本类别与hardhardhard识...

目标检测最新总结文献 ：1《Deep Learning for Generic Object Detection A Survey》 下载地址2.《Object Detection in 20 Years: A Survey》下载地址GitHub：下载地址目标检测是将图像或者视频中的目标与其他不感兴趣区域进行区分，判断是否存在目标，确定目标位置，识别目标种类的计算机视觉任务。以AlexN...

代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNethttps://github.com/Duankaiwen/CenterNet论文地址： https://arxiv.org/abs/1904.08189文章要点：针对基于anchor的检测方法（yolo v2-yolo v3，SSD ，faster-rcnn）在特征图中产生大量的bounding bo...

Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文：代码：