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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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
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计算机视觉研究院专栏作者:Edison_G现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练,通过最大化不同图像之间的距离(相似度),最小化同一张
FasterRCNN源码解析(一)-——跑通代码 这个系列是对哔哩哔哩up主霹雳吧啦Wz所出的FasterRCNN源码解析的视频进行一个记录以及加上自己理解(可能没有多少,更多的是对数据
1、YOLOv5的介绍 一、YOLOv4到YOLOv5 最初是希望参考YOLOv4进行目标的检测,希望使用深度学习来对电机车轨道的识别,但是,在查阅相关资料后,发现YOLOv4的余温还在
摘要 最近的研究表明,良好的特征嵌入是获得良好的学习性能的关键。我们观察到具有不同交并比(IoU)分数的目标候选框类似于对比方法中使用的图像内增强。 我们利用这种类比,并结合监督对比学习,以实现更稳健
浙江大学的一篇工作。可以直接看原作者的中文介绍: https://zhuanlan.zhihu.com/p/157530787 官方源码: https://github.com/cfzd/Ultra-Fast-Lan
在做深度学习任务时,我是做图像目标检测,用tensorflow或者keras或者pytorch训练完模型,然后就是做预测,发现无论是用GPU还是CPU都非常慢,然后百度了好久
1 YOLOv4目标检测模型 自从Redmon说他不在更新YOLO系列之后,我一度以为这么好用的框架就要慢慢淡入历史了,事实是我多虑了。YOLOv4在使用YOLO Loss的基础上,使用了新的back