11 2020 档案
摘要:论文针对当前anchor-free目标检测算法的问题提出了DDBNet,该算法对预测框进行更准确地评估,包括正负样本以及IoU的判断。DDBNet的创新点主要在于box分解和重组模块(D&R)和语义一致性模块,分别用于解决中心关键点的回归不准问题以及中心关键点与目标语义不一致问题。从实验来看,DDB
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摘要:论文提出了动态ReLU,能够根据输入动态地调整对应的分段激活函数,与ReLU及其变种对比,仅需额外的少量计算即可带来大幅的性能提升,能无缝嵌入到当前的主流模型中 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic ReLU 论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.100
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摘要:论文的工作属于深度学习在工业界的应用,借鉴计算机视觉的解决方法,针对机器故障检测的场景提出自适应的APReLU,对故障检测的准确率有很大的提升。论文整体思想应该也可以应用于计算机视觉,代码也开源了,大家可以尝试下 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deep Residual Networks
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