摘要：
论文直接将纯Trasnformer应用于图像识别，是Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的开山之作。这种简单的可扩展结构在与大型数据集的预训练相结合时，效果出奇的好。在许多图像分类数据集上都符合或超过了SOTA，同时预训练的成本也相对较低 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: An I 阅读全文
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论文认为预测结果能够更准确地区分正负样本，提出结合预测结果IoU和anchor IoU来准确地选择最高质量的预测结果进行网络训练。整体算法简单但十分有效，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic Label Assignment for Object Detection b 阅读全文
摘要：
论文提出能够适配硬件加速的动态网络DS-Net，通过提出的double-headed动态门控来实现动态路由。基于论文提出的高性能网络设计和IEB、SGS训练策略，仅用1/2-1/4的计算量就能达到静态SOTA网络性能，实际加速也有1.62倍 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic 阅读全文
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论文提出SFR模块，直接重新激活一组浅层特征来提升其在后续层的复用效率，而且整个重激活模式可端到端学习。由于重激活的稀疏性，额外引入的计算量非常小。从实验结果来看，基于SFR模块提出的CondeseNetV2性能还是很不错的，值得学习 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CondenseNet 阅读全文
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论文提出用于out-of-distributions输入检测的energy-based方案，通过非概率的energy score区分in-distribution数据和out-of-distribution数据。不同于softmax置信度，energy score能够对齐输入数据的密度，提升OOD检 阅读全文
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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
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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
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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
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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
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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