摘要：
论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域，拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距，特别是下游任务中的性能。整篇论文阐述十分详细，而且也优化了实际运行的表现，值得读一读、试一试 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Scaling Up Your Kernels to 31x31: Re 阅读全文
摘要：
针对anchor-point检测算法的优化问题，论文提出了SAPD方法，对不同位置的anchor point使用不同的损失权重，并且对不同的特征金字塔层进行加权共同训练，去除了大部分人为制定的规则，更加遵循网络本身的权值进行训练 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Soft Anchor-Po 阅读全文
摘要：
作为与FCOS和FSAF同期的Anchor-free论文，FoveaBox在整体结构上也是基于DenseBox加FPN的策略，主要差别在于FoveaBox只使用目标中心区域进行预测且回归预测的是归一化后的偏移值，还有根据目标尺寸选择FPN的多层进行训练，大家可以学习下 来源：晓飞的算法工程笔记 公众 阅读全文
摘要：
Guided Anchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题，以及能够根据生成的anchor自适应特征，在嵌入方面提供了两种实施方法，是一个很完整的解决方案 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Region Proposal by Guided Anch 阅读全文
摘要：
SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位，然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调，整体思想类似于two-stage目标检测算法，将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征。SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点，整体思想十分不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公 阅读全文
摘要：
FSAF深入地分析FPN层在训练时的选择问题，以超简单的anchor-free分支形式嵌入原网络，几乎对速度没有影响，可更准确的选择最优的FPN层，带来不错的精度提升 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Feature Selective Anchor-Free Module for Sing 阅读全文
摘要：
论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的输出维度与输入一致，能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中，从实验结果来看，效果不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: F 阅读全文
摘要：
早期目标检测研究以anchor-based为主，设定初始anchor，预测anchor的修正值，分为two-stage目标检测与one-stage目标检测，分别以Faster R-CNN和SSD作为代表。后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor， 阅读全文
摘要：
早期目标检测研究以anchor-based为主，设定初始anchor，预测anchor的修正值，分为two-stage目标检测与one-stage目标检测，分别以Faster R-CNN和SSD作为代表。后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor， 阅读全文
摘要：
Non-local操作是早期self-attention在视觉任务上的尝试，核心在于依照相似度加权其它特征对当前特征进行增强，实现方式十分简洁，为后续的很多相关研究提供了参考 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Non-local Neural Networks 论文地址：https://ar 阅读全文