摘要：
DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美Faster RCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像Faster RCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: End-to-End Object Detection with Transformer 阅读全文
摘要：
边界对于定位问题十分重要，BorderDet的核心思想BorderAlign巧妙又有效，将边界特征融入到目标定位预测中，而且能够简单地融入到各种目标检测算法中带来较大的性能提升下。在开源实现中，对BorderAlign进行了高效CUDA实现，不会对耗时带来很大的影响，整个工作十分扎实 来源：晓飞的算 阅读全文
摘要：
梯度中心化GC对权值梯度进行零均值化，能够使得网络的训练更加稳定，并且能提高网络的泛化能力，算法思路简单，论文的理论分析十分充分，能够很好地解释GC的作用原理 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Gradient Centralization: A New Optimization Techn 阅读全文