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(共2694篇)
《Single Shot MultiBox Detector》论文阅读
论文原文 https://arxiv.org/abs/1512.02325 摘要 本文呈现了一种仅需要单个深度神经网络的目标检测方法之一SSD。SSD将物体边框的输出空间离散化为一组在每个特征图位置不同大小和形状的默认框。预测时,网络对位于每个默认框类的物体类别进行打分,并修正默认框位置来更好...
2019-06-16
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《ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images》论文阅读及代码实现
论文原文 https://arxiv.org/pdf/1704.08545.pdf 香港中文大学,腾讯优图,商汤科技联合发表的一篇用于语义分割的论文。 摘要 ICNet是一个基于PSPNet的实时语义分割网络,设计目的是减少PSPNet推断时期的耗时,论文对PSPNet做了深入分析,在PSPN...
2019-06-10
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2325
《ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images》论文阅读及代码实现
论文原文 https://arxiv.org/pdf/1704.08545.pdf 香港中文大学,腾讯优图,商汤科技联合发表的一篇用于语义分割的论文。 摘要 ICNet是一个基于PSPNet的实时语义分割网络,设计目的是减少PSPNet推断时期的耗时,论文对PSPNet做了深入分析,在PSPN...
2019-06-10
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2900
Focal Loss理解[转载]
转载地址:https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.html 1.总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数...
2019-06-10
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Focal Loss理解[转载]
转载地址:https://www.cnblogs.com/king-lps/p/9497836.html 1.总述 Focal loss主要是为了解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重,也可理解为一种困难样本挖掘。 2. 损失函数...
2019-06-10
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PSPNet《Pyramid Scene Parsing Network》论文阅读及代码实现
论文原文 https://arxiv.org/abs/1612.01105 摘要 \quad 本文提出的金字塔池化模块( pyramid pooling modul...
2019-06-04
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PSPNet《Pyramid Scene Parsing Network》论文阅读及代码实现
论文原文 https://arxiv.org/abs/1612.01105 摘要 \quad 本文提出的金字塔池化模块( pyramid pooling modul...
2019-06-04
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《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》阅读及代码实现
论文原文 https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf 创新点 提出了一种端到端的做语义分割的方法,如图,直接拿分割的ground truth作为监督信息,训练一个端到端的网络,让网络做p像素级别的预测。 如何设计网络结构 如何做像素级别的预测 在VGG16中的...
2019-06-03
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《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》阅读及代码实现
论文原文 https://arxiv.org/pdf/1411.4038.pdf 创新点 提出了一种端到端的做语义分割的方法,如图,直接拿分割的ground truth作为监督信息,训练一个端到端的网络,让网络做p像素级别的预测。 如何设计网络结构 如何做像素级别的预测 在VGG16中的...
2019-06-03
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BEGAN 论文阅读及代码实现
GAN存在的问题 关于原始的GAN存在的问题,可以看我专栏里面GAN原理那篇文章,这篇文章主要用于记录BEGAN的原理及代码实现。 介绍 BEGAN是Google在17年3月提出的,这篇论文和GAN的最大的区别在于他可以解决传统GAN存在的模式崩溃,难以训练,难以控制生成器和判别器的平衡等问题...
2019-06-02
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