目标检测算法YOLOF:You Only Look One-level Feature
本文介绍 CVPR 2021 接收的目标检测论文 You Only Look One-level Feature。原论文作者来自:中科院自动化所、中科院大学人工智能学院、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、旷视科技。0 动机
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一、安装pycocotools 方法1,直接GitHub源码安装: pip install githttps://github.com/philferriere/cocoapi.git #subdirectoryP
目录 yolov5_face nanodet blazeface scrfd yolov5_face yolov5 face 使用踩坑记录_jacke121的专栏-CSDN博客 nanodet 没写精度,有模型: https:/
R-CNN就是regions with convolutiional networks,,这个算法尝试选出一些区域用来喂入卷积网络,不再需要使用滑动窗口对图片中依次从左到右,从上到下滑动窗
下载项目:https://github.com/ultralytics/yolov5 1.硬件配置: CPU:Intel Xeon Gold 6146 3.2GHz GPU:GTX3090
一、概述: 1. 在GitHub上下载SSD模型代码 2. 准备自己的VOC数据集 3. 搭建Pytorch环境 4. 用&
图1:网络流程图 代码、论文地址:在公众号「3D视觉工坊」,后台回复「CenterPoint」,即可直接下载。 前言: 该文章是Center-based系列工作(CenterNet、CenterTrack、CenterPoint)的扩展,于20
近些年,基于深度学习的遥感影像处理方法不断涌现。基本思路是把光谱特征和纹理特征看作是深度网络的底层特征(对于极化SAR影像来说,地物目标的基本散射矩阵就是深度学习要提取的底层特征,也是作为分类的依据)&
Input and parameter tensors are not at the same device 出现这个问题的原因是没有把模型和数据都放到cuda里面 device torch.device(cuda:0 if torch.cu
1. 研究的主要问题 Person Search 可以被看作行人检测和行人重识别相统一的任务,在真实的、未经剪切的图片中同时定位和识别待检索的行人。 现有的 Person Search 方面的工作都是基于 two-stage 的