原创 RCNN，SSD， YOLO的優缺點比較及反思
RCNN，SSD， YOLO的優缺點比較及反思1. RCNNFast-RCNNFaster-RCNNFaster-RCNN 系列的反思2. YOLOYOLO V1YOLO V2YOLO V3YOLO系列的反思3. SSDSSD反思
2020-07-03 17:24:21
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原创 【YOLO V4】 速度和準確度更優的目標檢測並附源碼
從圖中可以看到，最新的YOLO V4 版本的速度比EfficientDet 快了 2倍在大致相同的AP 表現下。相比之前的YOLO V3 AP和FPS 分別提升了 10% 和 12%。 摘要： 據說有許多功能可以提高卷積神經網絡
2020-07-03 17:24:21
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原创 語義分割看這一篇就夠了！
語義分割技術綜述 本文就Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 第三章的模型進行了分析和介紹，第一第二章的基礎指示可以看原文進行學習，相關知識有很多這裏就不班門弄斧了。 最
2020-07-03 17:24:21
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原创 花書-無約束優化
無約束優化機器學習的最普遍，最簡單的優化問題1.梯度下降2.牛頓法 機器學習的最普遍，最簡單的優化問題 x∗=minxf(x),x∈Rn. x^* = \min{_x}f{(x)},x\in R^n. x∗=minxf(x),
2020-07-03 17:24:21
原创 RACNN筆記
Recurrent attention convolutional neural network for fine-grained image recognition 中的RA-CNN算法不需要對數據做類似bounding box
2020-07-03 17:24:21
原创 目標檢測的終極武器·Efficentdet的進階之路--從Modile Net 到 Efficentnet 並附源碼
Efficentdet的進階之路 論文：https://arxiv.org/pdf/1911.09070.pdf tf源碼：https://github.com/google/automl/tree/master/efficien
2020-07-03 17:24:21
原创 深度學習細顆粒圖像分析綜述
深度學習細顆粒圖像分析綜述（圖像識別） 計算機視覺（CV）是使用機器理解和分析圖像的過程，這是人工智能的組成部分。在CV的各個研究領域中，細粒度圖像分析（FGIA）是一個長期存在的基本問題，並且已在各種實際應用中無處不在
2020-07-03 17:24:21
原创 目標檢測-提升方案-目標框加權融合-Weighted Boxes Fusion筆記及源碼
Weighted Boxes Fusion 是2019年cvpr的一篇文章，文章非常之短（只有三頁不到），並且對bounding box 的融合又非常有效的方法。 原文鏈接：https://arxiv.org/pdf/1910.1
2020-07-03 17:24:21
原创 機器學習-深度學習-調參技巧【貝葉斯優化】
貝葉斯優化 貝葉斯優化可以解決在調參時，參數組合的盲目搜索（gridsearch）可以快速，高效的找到相對最優的參數。 Sequential model-based optimization (SMBO) 是貝葉斯優化的最簡形式，
2020-07-03 17:24:21
原创 Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition（ECCV2018）
Multi-Attention Multi-Class Constraint for Fine-grained Image Recognition（ECCV2018） 之前的筆記： https://blog.csdn.net/qq
2020-07-03 17:24:21
原创 【池化選擇】全局最大池化和全局平均池化的實驗分析
根據MIT的 Learning Deep Features for Discriminative Localization論文中的描述，在使用類響應圖class activation mapping (CAM) 對比全局平均池化G
2020-05-12 00:32:25
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原创 基於立體視覺SLAM系統的在線目標檢測與定位【論文解析】
Online Object Detection and Localization on Stereo Visual SLAM System【Journal of Intelligent & Robotic Systems (202
2020-05-07 10:59:08
原创 【YOLO V4】 速度和準確度更優的目標檢測
從圖中可以看到，最新的YOLO V4 版本的速度比EfficientDet 快了 2倍在大致相同的AP 表現下。相比之前的YOLO V3 AP和FPS 分別提升了 10% 和 12%。 摘要： 據說有許多功能可以提高卷積神經網絡
2020-04-25 03:06:27
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原创 optimized product quantiization筆記
論文鏈接：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2013/06/cvpr13opq.pdf 先說一下乘積量化product quantiizatio
2020-04-19 22:26:39