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RSS订阅原创 【论文解析】YOLOv10论文解析与VisDrone数据集训练
背景和动机：YOLOs系列架构中，依赖非最大值抑制（NMS）进行后处理阻碍了YOLO的端到端部署，这对推理延迟产生不利影响。此外，YOLOs模型中各组分的设计缺乏全面、彻底思考，导致计算冗余明显，由此产生的受约束的模型能力也导致了较差的性能。作者的方法和思想：提出一种consistent dual assignment 策略，解决后处理中冗余预测的问题，它同时带来了具有竞争力的性能和低推理延迟；其次，引入了基于效率-精度驱动的整体模型设计策略。
2024-05-27 20:41:05
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原创 【论文解析】基于Anchor-free的一阶段经典目标检测算法FCOS
作者提出了一种基于anchor-free的one-stage全卷积目标检测网络FCOS，以逐像素预测的方式解决对象检测，类似于其他密集预测问题，如语义分割。与我们常见的基于anchor-based的目标检测网络RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN等架构相比，FCOS模型消除了预先设定的锚框（anchor box），也就避免了与锚盒相关的复杂计算（设定的超参数，训练过程中IOU的计算）。
2024-03-06 14:50:21
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原创 YOLOv9论文解析与VisDrone无人机目标检测训练
作者从数据逐层输入进行特征提取和空间变换时，会丢失大量信息的角度作为切入点，因此从信息瓶颈（information bottleneck）和可逆函数（reversible functions）作为出发点，提出PGI（Programmable gradient information）和GELAN结构（Generalized Efficient Layer Aggregation Network）。其中PGI可以为目标任务提供完整的输入信息来计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息来更新网络权重；
2024-03-02 21:54:43
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空空如也
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