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RSS订阅原创 Object Detection in 20 Years: A Survey目标监测20年综述解读（更新至P13，2.3.5）
Object Detection in 20 Years: A Survey写在前面引言论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.05055v2.pdf写在前面这是一篇五月份的综述类论文，用39页的篇幅，调研了400篇论文，将目标检测20年的发展有广度有深度地进行整理和阐述。无论是对于初入门的不久想在目标检测任务上摸爬滚打的，还是已经是CV高玩，甚至是大佬，都可以从中得...
2019-05-23 16:43:33
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原创 保存torch.tensor和numpy.array的利器——HDF5实用代码
在写python代码的时候，常常需要将python的对象序列化为字节流，或者保存到文件、存到数据库，或者通过网络传输。一种常见的方法就是用pickle，这是python自有的数据编码方式，可以将待序列化的对象的所有数据信息都序列化为字节流，并且可以完美反序列化，当然前提是所有所需的源文件都是可用且相同的。pickle反序列化会自动加载模块并创建实例，所以一旦代码环境改变，就会导致pickle保存...
2019-04-24 18:41:57
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翻译 论文翻译｜FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
FCOS：全卷积单阶段目标检测摘要1. 引言2. 相关文献anchor based模型anchor free模型3. 方法3.1 全卷积单阶段目标检测器摘要我们提出了一种全卷积的单阶段目标检测器FCOS，在像素级预测中解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有的sota目标检测器，如：RetinaNet、SSD、YOLOv3、Faster R-CNN都依赖于预定义的anchor框，而我们的FC...
2019-04-18 19:22:30
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翻译 论文翻译 | FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmantation
FastFCN: 对语义分割中扩张卷积的重新思考摘要引言相关工作语义分割DilatedFCNEncoderDecoder上采样Joint UpsamplingData-Dependent Upsampling方法DilatedFCN我们方法的框架JPU背景联合上采样(Joint Upsampling)扩张卷积步幅卷积重新构造Joint Upsampling用CNN解决问题Deepwise AI ...
2019-04-09 18:54:24
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翻译 论文翻译 | Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection | FACE++ 2019
Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detectiom, 对精准目标检测的含不确定性的边界框回归写在前面摘要引言相关文献双阶段检测器目标检测损失非极大值抑制边界框精调（_Bounding Box Refinement_）方法边界框参数化使用KL Loss进行边界框回归方差投票实验消融研究KL Losssoft-N...
2019-04-02 21:55:21
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空空如也
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