04 2020 档案
摘要：论文提出基于轮廓的实例分割方法Deep snake，轮廓调整是个很不错的方向，引入循环卷积，不仅提升了性能还减少了计算量，保持了实时性，但是Deep snake的大体结构不够优雅，应该还有一些工作可以补，推荐大家阅读 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deep Snake for Real
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摘要：论文指出one stage anchor based和center based anchor free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS(Adaptive Training Sample Selection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchor
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摘要：论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE，与主流的少样本目标检测算法不太一样，目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测，并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中，要检测所有的类别则需要全部进行比对，十分耗时。而论文是增量式添加类别到模型，以常规的推理形式直接检测，十分高效且数据需求
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摘要：论文提出Spiking YOLO，是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。论文内容新颖，比较前沿，推荐给大家阅读 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Spiking YOLO: Spiking Neural Network for Energ
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摘要：论文提出了结合注意力卷积的二叉神经树进行弱监督的细粒度分类，在树结构的边上结合了注意力卷积操作，在每个节点使用路由函数来定义从根节点到叶子节点的计算路径，结合所有叶子节点的预测值进行最终的预测，论文的创意和效果来看都十分不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Attention Convol
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摘要：论文提出了新的少样本目标检测算法，创新点包括Attention RPN、多关系检测器以及对比训练策略，另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD，在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中，不需要fine tune 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few Shot
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摘要：在自动驾驶中，检测模型的速度和准确率都很重要，出于这个原因，论文提出Gaussian YOLOv3。该算法在保持实时性的情况下，通过高斯建模、损失函数重建来学习bbox预测值的不确定性，从而提高准确率和TP，能够显著地降低FP，在KITTI和BDD数据集上分别提升了3.09mAP和3.5mAP。整体
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摘要：论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题，该方法将定位与分类分开成两个独立的网络，然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练，整体效果达到SOTA，论文化繁为简，值得学习 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号
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摘要：为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS)，最大化利用学习到的知识，如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网，从超
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摘要：为了减少神经网络的计算消耗，论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。该模块将原始的卷积层分成两部分，先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图，然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图。从实验来看，对比其它模型，GhostNet的压缩效果最好，且准确率保持也很不错，论文思想十分值
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摘要：论文将标准的遗传算法应用到神经网络结构搜索中，首先对网络进行编码表示，然后进行遗传操作，整体方法十分简洁，搜索空间设计的十分简单，基本相当于只搜索节点间的连接方式，但是效果还是挺不错的，十分值得学习 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Genetic CNN 论文地址： "https://ar
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摘要：论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索，整体搜索逻辑十分简单，结合权重继承，搜索速度很快，从实验结果来看，搜索的网络准确率挺不错的。由于论文是个比较早期的想法，所以可以有很大的改进空间，后面的很大算法也是基于这种想法进行更好的补充 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Large Scale
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摘要：YOLO系列是目标检测领域里十分经典的结构，虽然目前已经出了很多更高质量更复杂的网络，但YOLO的结构依然可以给算法工程师们带来很多的启发。这3篇论文看下来，感觉像是一本调参说明书，教你如何使用各种trick提高手上的目标检测网络的准确率 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 YOLOv1 论文: Yo
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摘要：论文提出MetaQNN，基于Q Learning的神经网络架构搜索，将优化视觉缩小到单层上，相对于Google Brain的NAS方法着眼与整个网络进行优化，虽然准确率差了2～3%，但搜索过程要简单地多，所以才能仅用100GPU days就可以完成搜索，加速240倍。论文本身是个很初期的想法，可以看
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摘要：论文提出anchor free和proposal free的one stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的anchor f
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摘要：论文提出stand alone self attention layer，并且构建了full attention model，验证了content based的相互关系能够作为视觉模型特征提取的主要基底。在图像分类和目标检测实验中，相对于传统的卷积模型，在准确率差不多的情况下，能够大幅减少参数量和计
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摘要：论文提出了实时的超轻量级two stage detector ThunderNet，靠着精心设计的主干网络以及提高特征表达能力的CEM和SAM模块，使用很少的计算量就能超越目前的one stage detectors，在ARM平台也达到了实时性，GPU的速度更是达到267fps 来源：【晓飞的算法工
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