摘要：论文参考信号处理中提升方案提出双向池化操作LiftPool，不仅下采样时能保留尽可能多的细节，上采样时也能恢复更多的细节。从实验结果来看，LiftPool对图像分类能的准确率和鲁棒性都有不错的提升，而对语义分割的准确性更能有可观的提升。不过目前论文还在准备开源阶段，期待开源后的复现，特别是在速度和显 阅读全文

摘要：论文基于training-aware NAS和模型缩放得到EfficientNetV2系列，性能远优于目前的模型。另外，为了进一步提升训练速度，论文提出progressive learning训练方法，在训练过程中同时增加输入图片尺寸和正则化强度。从实验结果来看，EfficientNetV2的效果非 阅读全文

摘要：论文提出新颖的混合网络用于解决长尾图片分类问题，该网络由用于图像特征学习的对比学习分支和用于分类器学习的交叉熵分支组成，在训练过程逐步将训练权重调整至分类器学习，达到更好的特征得出更好的分类器的思想。另外，为了节省内存消耗，论文提出原型有监督对比学习。从实验结果来看，论文提出的方法效果还是很不错的， 阅读全文

摘要：论文通过分析发现FPN的成功在于divide-and-conquer策略解决了目标检测的优化问题，借此研究设计了仅用单层特征预测的高效检测网络YOLOF。YOLOF在结构上没有很多花哨的结构，却在准确率、推理速度和收敛速度上都有不错的提升，相对于眼花缭乱的FPN魔改结构，十分值得学习 来源：晓飞的算 阅读全文

摘要：论文通过实验证明，ImageNet上的模型并不总能泛化到其他数据集中，甚至可能是相反的，而模型的深度和宽度也会影响迁移的效果。 如果需要参考，可选择类别数与当前任务相似的数据集上的模型性能。论文通过大量的实验来验证猜想，虽然没有研究出如通过数据集间的某些特性来直接判断模型迁移效果这样的成果，但读下来 阅读全文