01 2021 档案
摘要：Channel-wise卷积在channel维度上进行滑动，巧妙地解决卷积操作中输入输出的复杂全连接特性，但又不会像分组卷积那样死板，是个很不错的想法 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: ChannelNets: Compact and Efficient Convolutional Neur
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摘要：ESPNet系列的核心在于空洞卷积金字塔，每层具有不同的dilation rate，在参数量不增加的情况下，能够融合多尺度特征，相对于深度可分离卷积，深度可分离空洞卷积金字塔性价比更高。另外，HFF的多尺度特征融合方法也很值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 ESPNet 论文: ESPNet
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摘要：PeleeNet是DenseNet的一个变体，没有使用流行的深度可分离卷积，PeleeNet和Pelee仅通过结构上的优化取得了很不错的性能和速度，读完论文可以学到很多网络设计的小窍门。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Pelee: A Real-Time Object Detection
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摘要：论文提出aging evolution，一个锦标赛选择的变种来优化进化算法，在NASNet搜索空间上，对比强化学习和随机搜索，该算法足够简洁，而且能够更快地搜索到更高质量的模型，论文搜索出的AmoebaNet-A在ImageNet上能达到SOTA 来源：【晓飞的算法工程笔记】 公众号 论文: Reg
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摘要：论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法，将检测目标视为关键点，先找到目标的中心点，然后回归其尺寸。对比上一篇同名的CenterNet算法，本文的算法更简洁且性能足够强大，不需要NMS等后处理方法，能够拓展到其它检测任务中 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Objects as Po
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摘要：本文为CenterNet作者发表的，论文提出anchor-free/two-stage目标检测算法CPN，使用关键点提取候选框再使用两阶段分类器进行预测。论文整体思路很简单，但CPN的准确率和推理速度都很不错，比原本的关键点算法更快，源码也会公开，到时可以一试 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文
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摘要：为了解决CornerNet缺乏目标内部信息的问题，提出了CenterNet使用三元组进行目标检测，包含一个中心关键点和两个角点。从实验结果来看，CenterNet相对于CornerNet只增加了少量推理时延，但带来了将近5个点的AP提升 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CenterNet:
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摘要：论文提出了CornerNet，通过检测角点对的方式进行目标检测，与当前的SOTA检测模型有相当的性能。CornerNet借鉴人体姿态估计的方法，开创了目标检测领域的一个新框架，后面很多论文都基于CorerNet的研究拓展出新的角点目标检测 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CornerNet
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