Feature Pyramid Networks
对于Faster Rcnn使用FPN，cocoAP提升2.3个点，pascalAP提升3.8个点
1*1的conv，调整通道数，原论文中的1*！的卷积核个数为256，即最终得到的特征图的channel都等于256.
2倍上采样，7*7变成14*14，代码中是邻近插值算法
此处参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1dh411U7D9?spm_id_from=333.999.0.0
版权声明：本文为CSDN博主「我真帅66」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_53029963/article/details/122400943
Small Object Detection using Context and Attention 论文阅读笔记 出处：2021 International Conference on Artificial Intelligen
mmdetection中使用训练好的模型单张图片推理并保存到文件夹 one_image_demo.py# Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. import asyncio import
NMS 基本过程 当前的物体检测算法为了保证召回率，对于同一个真实物体往往会有多于 1 个的候选框输出。由于多余的候选框会影响检测精度，因此需要利用 NMS 过滤掉重叠的候选框，得到最佳的预测输出
深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解 - 知乎在Yolov4、Yolov5刚出来时，大白就写过关于Yolov3、Yolov4、Yolov5的文章，并且做了一些讲解的视频，反响都还不错。 而从
暂无评论