人工智能

近年来，目标检测的工程应用研究中，YOLO系列以快速响应、高精度、结构简单以及容易部署的特点备受工程研究人员的青睐。同时，YOLO系列存在需要手工设定样本正负导致模型泛化能力较差的问题。为了解决此类问题

YOLO Ross Girshick —— Facebook AI Research （RBG大神） 论文阅读：You Only Look Once: Unified, Real-Time Objec

CVPR2021挖的一个新坑 Open world object detection（后面简称ORE） Open set learning Incremental Learning (1)Open set le

arXiv 2021 Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Ming-Ming Cheng, Ling Shao https://arxiv.org/abs/2102.10274 一、简介 收集了COD10K数据集&#xff

1.selayer的由来 这里我们介绍一篇CVPR2017的文章SENet，感兴趣的同学可以直接看下他这篇文章，它赢得了最后一届ImageNet 2017竞赛分类任务的冠军。重要的一点是SENet思路很简单&#xf

YOLOX官方支持训练VOC和COCO数据集，但习惯了Yolov3~v5的txt加载数据集，尤其是训练自己的数据集时，标签写入txt文本更方便些，但是YOLOX官方要你自己写&#xff0c

与YOLOV5文件夹分开放置，如下图所示： COCO数据集内部的文件夹如下图： 3. annotations文件夹下的内容如下： 4. images文件夹下的内容如下： 4.

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 前言 实验需要将现有开源目标检测代码的backbone替换为ResNeSt，开源代码基于mmdetection v1开发&

实际目标检测回归任务中的Loss ● Smooth L1 Loss： ● L1、L2、Smooth L1作为目标检测回归Loss的缺点： 1）坐标分别计算：x、y、w、h分别回归&#xf

简介 SPPNet是出自2015发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》，这篇论文解决之