【時間】2019.12.23
【題目】mAP（mean averege precision)相關--概念及代碼實現
1、mAP（mean average precision）平均精度均值
2、深度學習: mAP (Mean Average Precision) --附代碼
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文章目錄1. Introduction2. Methods2.1 BiFPN2.2 Compound Scaling2.3 EfficientDet3. Performance4. Q & A 谷歌大腦發佈的高效高精度物體檢測器。
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Towards Universal Object Detection by Domain Attention Xudong Wang1, Zhaowei Cai1,
Borui Jiang∗1,3, Ruixuan Luo∗1,3, Jiayuan Mao∗2,4, Tete Xiao1,3, and Yuning Jiang4 1School of Electronics Engineering a
Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression Zhaohui Zheng1, Ping Wang1, Wei Liu2, Jinze L
爲了提高單目相機標定的精度，認真看了張正友標定法的原文，並且學習過網上一些牛人的方法，但是大部分時候說的很籠統，自己把這些經驗總結起來並都測試了一下，感覺靠譜的結論列出如下： （1）在標定時，標定模板所在平面與成像平面(imag
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在物體檢測中，經過backbone之後等等卷積操作，在最後的feature map將要根據feature map的每一個點(yolov3好像叫cell，FCOS叫location)做出預測，預測的框的偏移值(FCOS是l,r,t,
Paper : Efficient Graph-Based Image Segmentation Code : 摘要 Efficient Graph-Based Image Segmentation 一文是將圖片看作是圖論中的圖進
目錄 前沿： Loss設計： 如何將網絡預測轉化爲座標框： 網絡預測轉化爲座標框： 網絡預測轉化爲輪廓點： 網絡結構： 2d檢測任務： 姿態估計任務： 實驗結果： 牛刀小試： 官方模型測試： 自己數據訓練目標檢測： 網絡基礎結構改進： 總
Abstract 許多現代的目標探測器都採用了“三思”機制，表現出了優異的性能。本文將此機制應用於目標檢測的主幹設計中。在宏層次上，我們提出了遞歸特徵金字塔，它將來自特徵金字塔網絡的額外反饋連接合併到自下而上的主幹層中。在微觀層面上，我們
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