https://zhuanlan.zhihu.com/p/85550934
版权声明：本文为CSDN博主「樨潮」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/weixin_43489950/article/details/120442440
相关推荐
Small Object Detection using Context and Attention（论文阅读笔记）
Small Object Detection using Context and Attention 论文阅读笔记 出处：2021 International Conference on Artificial Intelligen
FPN 特征金字塔 理解
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
mmdetection中使用训练好的模型单张图片推理并保存到文件夹
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
非极大值抑制 (Non-Maximum Suppression, NMS)
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
暂无评论