论文解读

引言 该论文出自于牛津大学，主要是关于对抗训练的研究。目前已经有研究表明使用单步FGSM\mathrm{FGSM}FGSM进行对抗训练会导致一种严重的过拟合现象，在该论文中作者经过理论分析和实验验证重新审视了对抗噪声

1 引言 神经网络结构简单，训练样本量不足，则会导致训练出来的模型分类精度不高；神经网络结构复杂，训练样本量过大，则又会导致模型过拟合，所以如何训练神经网络提高

前言
YOLO是一种目标检测方法，它的输入是整张图片，当检测到目标物体时用边界框圈起来，同时给该目标物体一个类别；边界框由中心位置、宽、高等来表示的；它的输出是n个物体的检测信息，每个物体的信息包括：中心位置(x,y)、高(h)、宽(w)、类

论文分享
2021CVPR基于相关学习的多目标检测：Multiple Object Tracking with Correlation Learning
摘要
当前卷积网络通过学习检测和外观特征，极大的提高了多