算法笔记
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嘿!蜘蛛
这个作者很懒,什么都没留下…
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车道线检测算法Ultra Fast Structure aware Deep Lane Detection论文学习
1. 介绍论文“Ultra Fast Structure aware Deep Lane Detection”发表于2020年8月,该论文提出了一种新颖、高效的车道线检测算法,旨在极大地提高检测效率(320 FPS with 1080 TI)以及克服极端场景(遮挡和过曝等因素导致的no visual clue)。简单来说,作者将输入图片划分为若干行(利用神经网络提取全局特征,并不是粗暴切割),并在每一行定位车道线,最终得到整幅图的车道线位置。另外,该算法还根据车道线连续、多为直线的特点设计了一个结构化的原创 2021-06-11 17:30:45 · 1805 阅读 · 3 评论 -
深度学习算法核心思想概括
用最精简的描述概括各算法核心思想,rcnn系列、yolo系列、anchor-free等原创 2020-11-23 17:28:06 · 1657 阅读 · 0 评论 -
3D点云目标检测算法综述
3D点云目标检测综述,从 pointnet到centernet,介绍各种深度学习点云检测算法原创 2020-11-19 16:18:16 · 9250 阅读 · 4 评论 -
一文读懂anchor-base和anchor-free
AnchorFaster-RCNN相对于Fast-RCNN的一个改进是引入了RPN网络,RPN用于区域推荐,替换了此前的SS算法使得网络在整体上更加的CNN化。那么RPN是怎么进行区域推荐的?简单来说RPN以一种类似枚举的方式列举出数万个矩形框,然后用卷积+softmax将这些矩形框分为前景和背景两类,同时对矩形框的边界进行回归修正,而这些矩形框就是anchor。接下来看看具体怎么做。图片输入到Faster-RCNN中之后首先经过一个vgg网络得到特征图,特征图会被共享给RPN和后面的stage-t原创 2020-11-16 17:14:12 · 10901 阅读 · 0 评论 -
深度学习模型部署与优化——基于pytorch
本文主要介绍模型训练完毕之后的相关处理,从保存到优化、转化,最终在目标设备上部署并测试效率原创 2020-11-02 11:57:31 · 2571 阅读 · 2 评论 -
详解ROI-Pooling与ROI-Align
介绍ROI-Pooling与ROI-Align计算过程,从而分析两者区别原创 2020-09-21 15:32:05 · 1251 阅读 · 1 评论 -
Batch Normalization为什么有效?
BN的过程,原理解释,以及BN为什么有效?原创 2020-09-08 13:25:37 · 378 阅读 · 0 评论 -
深度学习快问快答
深度学习中一些必须搞清楚的概念,必须理清楚的疑惑原创 2020-09-03 14:47:02 · 363 阅读 · 0 评论 -
YOLO V3学习笔记
本文详细介绍了yolo v3设计思想、网络结构、损失函数计算等知识点原创 2020-08-07 15:04:05 · 399 阅读 · 0 评论 -
从RCNN、Fast-RCNN到Faster-RCNN
本文详细介绍了RCNN系列算法发展历程,包含大量细节,欢迎各位交流~原创 2020-08-03 16:15:22 · 360 阅读 · 0 评论
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