摘要：
论文提出了在线重参数方法OREPA，在训练阶段就能将复杂的结构重参数为单卷积层，从而降低大量训练的耗时。为了实现这一目标，论文用线性缩放层代替了训练时的BN层，保持了优化方向的多样性和特征表达能力。从实验结果来看，OREPA在各种任务上的准确率和效率都很不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: 阅读全文
摘要：
论文对长尾数据集中的复杂变换不变性进行了研究，发现不变性在很大程度上取决于类别的图片数量，实际上分类器并不能将从大类中学习到的不变性转移到小类中。为此，论文提出了GIT生成模型，从数据集中学习到类无关的复杂变换，从而在训练时对小类进行有效增强，整体效果不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: 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
摘要：
论文提出自适应的label assignment方法DW，打破了以往耦合加权的惯例。根据不同角度的一致性和非一致性指标，动态地为anchor分配独立的pos权重和neg权重，可以更全面地监督训练。此外，论文还提出了新的预测框精调操作，在回归特征图上直接精调预测框 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论 阅读全文
摘要：
论文提出了更通用的特征相关噪声类别PMD，基于此类噪声构建了数据校准策略PLC来帮助模型更好地收敛，在生成数据集和真实数据集上的实验证明了其算法的有效性。论文提出的方案理论证明完备，应用起来十分简单，值得尝试 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Learning with Feature-De 阅读全文
摘要：
论文重新审视了ResNet的结构、训练方法以及缩放策略，提出了性能全面超越EfficientNet的ResNet-RS系列。从实验效果来看性能提升挺高的，值得参考 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Revisiting ResNets: Improved Training and Scali 阅读全文
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：
论文提出新颖的轻量级通道注意力机制coordinate attention，能够同时考虑通道间关系以及长距离的位置信息。通过实验发现，coordinate attention可有效地提升模型的准确率，而且仅带来少量的计算消耗，十分不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Coordinate 阅读全文
摘要：
论文提出的GID框架能够自动选择可辨别目标用于知识蒸馏，而且综合了feature-based、relation-based和response-based知识，全方位蒸馏，适用于不同的检测框架中。从实验结果来看，效果十分不错，值得一看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: General Inst 阅读全文
摘要：
论文详细描述了当前旋转目标检测的主要问题，提出将旋转回归目标定义为高斯分布，使用Wasserstein距离度量高斯分布间的距离用于训练。目前，常规目标检测也有很多将回归转化为概率分布函数的做法，本文有异曲同工之妙，值得阅读 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Rethinking Rotate 阅读全文