摘要：
RepPointsV2的整体思想类似与Mask R-CNN，加入更多的任务来监督目标检测算法的学习。虽然在创新性上可能不够新颖，但论文的通用性还是很不错的，而且将角点任务的输出用于联合推理，从对比实验上看提升不少 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: RepPoints V2: Verifica 阅读全文
摘要：
RepPoints的设计思想十分巧妙，使用富含语义信息的点集来表示目标，并且巧用可变形卷积来进行实现，整体网络设计十分完备，值得学习 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: RepPoints: Point Set Representation for Object Detection 论文地址： 阅读全文
摘要：
论文对CornerNet进行了性能优化，提出了CornerNet-Saccade和CornerNet-Squeeze两个优化的CornerNet变种，优化的手段具有很高的针对性和局限性，不过依然有很多可以学习的地方 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: CornerNet-Lite: Effic 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：
CSP将目标定义为中心点和尺寸，通过网络直接预测目标的中心和寸尺，相对于传统的RCNN类型检测算法轻量化了不少。整体思想与Object as Points撞车了，真是英雄所见略同 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Center and Scale Prediction: A Box-free 阅读全文
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CentripetalNet的核心在于新的角点匹配方式，额外学习一个向心偏移值，偏移值足够小的角点即为匹配，相对于embedding向量的匹配方式，这种方法更为鲁棒，解释性更好。另外论文提出的十字星变形卷积也很好地贴合角点目标检测的场景，增强角点特征 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Cen 阅读全文
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ExtremeNet检测目标的四个极点，然后以几何的方式将其组合起来进行目标检测，性能与其它传统形式的检测算法相当。ExtremeNet的检测方法十分独特，但是包含了较多的后处理方法，所以有很大的改进空间，感兴趣可以去看看论文实验中的错误分析部分 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Botto 阅读全文
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FBNet系列是完全基于NAS方法的轻量级网络系列，分析当前搜索方法的缺点，逐步增加创新性改进，FBNet结合了DNAS和资源约束，FBNetV2加入了channel和输入分辨率的搜索，FBNetV3则是使用准确率预测来进行快速的网络结构搜索 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 FBNet 论文: F 阅读全文
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NetAdapt的思想巧妙且有效，将优化目标分为多个小目标，并且将实际指标引入到优化过程中，能够自动化产生一系列平台相关的简化网络，不仅搜索速度快，而且得到简化网络在准确率和时延上都于较好的表现 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: NetAdapt: Platform-Aware Neural 阅读全文
摘要：
DARTS是很经典的NAS方法，它的出现打破了以往的离散的网络搜索模式，能够进行end-to-end的网络搜索。由于DARTS是基于梯度进行网络更新的，所以更新的方向比较准确，搜索时间相当于之前的方法有很大的提升，CIFAR-10的搜索仅需要4GPU days。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论 阅读全文