摘要：
论文提出了动态ReLU，能够根据输入动态地调整对应的分段激活函数，与ReLU及其变种对比，仅需额外的少量计算即可带来大幅的性能提升，能无缝嵌入到当前的主流模型中 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic ReLU 论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.100 阅读全文
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论文的工作属于深度学习在工业界的应用，借鉴计算机视觉的解决方法，针对机器故障检测的场景提出自适应的APReLU，对故障检测的准确率有很大的提升。论文整体思想应该也可以应用于计算机视觉，代码也开源了，大家可以尝试下 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Deep Residual Networks 阅读全文
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论文提出超参数优化方法AABO，该方法核心基于贝叶斯优化和Sub-Sample方法，能够自适应的搜索最优的anchor设置。从实验结果来看，AABO能够仅通过anchor设置优化，为SOTA目标检测方法带来1.4%～2.4%的性能提升 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: AABO: Adapt 阅读全文
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论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定。从实验结果来看，CSG的稀疏性能够引导卷积核与类别的强关联，在卷积核层面产生高度类相关的特征表达，从而提升网络的性能以及可解释性 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Training 阅读全文
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论文提出从IoU指标延伸来的PIoU损失函数，能够有效地提高倾斜目标检测场景下的旋转角度预测和IoU效果，对anchor-based方法和anchor-free方法均适用。另外论文提供了Retail50K数据集，能够很好地用于评估倾斜目标检测算法的性能 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: PI 阅读全文
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论文通过DBTD方法计算过滤阈值，再结合随机剪枝算法对特征值梯度进行裁剪，稀疏化特征值梯度，能够降低回传阶段的计算量，在CPU和ARM上的训练分别有3.99倍和5.92倍的加速效果 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Accelerating CNN Training by Pruning A 阅读全文
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Jigsaw pre-training以拼图的方式从检测数据集中生成用于主干网络预训练的数据集，而不需要额外的预训练数据集，如ImageNet。另外为了让网络更好的适应拼图数据，论文提出ERF-adaptive密集分类方法，能够很好地扩大预训练主干网络的有效感受域。整体而言，Jigsaw pre-t 阅读全文
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近期，动态网络在加速推理这方面有很多研究，DGC(Dynamic Group Convolution)将动态网络的思想结合到分组卷积中，使得分组卷积在轻量化的同时能够加强表达能力，整体思路直接清晰，可作为网络设计时的一个不错的选择 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Dynamic Group 阅读全文
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S2DNAS最核心的点在于设计了丰富而简洁的搜索空间，从而能够使用常规的NAS方法即可进行动态推理网络的搜索，解决了动态推理网络的设计问题，可进行任意目标网络的转换 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: S2DNAS: Transforming Static CNN Model for Dyna 阅读全文
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DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美Faster RCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像Faster RCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: End-to-End Object Detection with Transformer 阅读全文