摘要:
论文提出Spiking YOLO,是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试,实现了与卷积神经网络相当的性能,而能源消耗极低。论文内容新颖,比较前沿,推荐给大家阅读 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Spiking YOLO: Spiking Neural Network for Energ 阅读全文
摘要:
论文提出了结合注意力卷积的二叉神经树进行弱监督的细粒度分类,在树结构的边上结合了注意力卷积操作,在每个节点使用路由函数来定义从根节点到叶子节点的计算路径,结合所有叶子节点的预测值进行最终的预测,论文的创意和效果来看都十分不错 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Attention Convol 阅读全文
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论文提出了新的少样本目标检测算法,创新点包括Attention RPN、多关系检测器以及对比训练策略,另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD,在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中,不需要fine tune 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few Shot 阅读全文
摘要:
在自动驾驶中,检测模型的速度和准确率都很重要,出于这个原因,论文提出Gaussian YOLOv3。该算法在保持实时性的情况下,通过高斯建模、损失函数重建来学习bbox预测值的不确定性,从而提高准确率和TP,能够显著地降低FP,在KITTI和BDD数据集上分别提升了3.09mAP和3.5mAP。整体 阅读全文
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论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题,该方法将定位与分类分开成两个独立的网络,然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练,整体效果达到SOTA,论文化繁为简,值得学习 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 阅读全文
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为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题,参考ENAS和NSGA III,论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS),最大化利用学习到的知识,如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网,从超 阅读全文
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为了减少神经网络的计算消耗,论文提出Ghost模块来构建高效的网络结果。该模块将原始的卷积层分成两部分,先使用更少的卷积核来生成少量内在特征图,然后通过简单的线性变化操作来进一步高效地生成ghost特征图。从实验来看,对比其它模型,GhostNet的压缩效果最好,且准确率保持也很不错,论文思想十分值 阅读全文
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论文将标准的遗传算法应用到神经网络结构搜索中,首先对网络进行编码表示,然后进行遗传操作,整体方法十分简洁,搜索空间设计的十分简单,基本相当于只搜索节点间的连接方式,但是效果还是挺不错的,十分值得学习 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Genetic CNN 论文地址: "https://ar 阅读全文
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论文提出使用进化算法来进行神经网络结构搜索,整体搜索逻辑十分简单,结合权重继承,搜索速度很快,从实验结果来看,搜索的网络准确率挺不错的。由于论文是个比较早期的想法,所以可以有很大的改进空间,后面的很大算法也是基于这种想法进行更好的补充 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Large Scale 阅读全文
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YOLO系列是目标检测领域里十分经典的结构,虽然目前已经出了很多更高质量更复杂的网络,但YOLO的结构依然可以给算法工程师们带来很多的启发。这3篇论文看下来,感觉像是一本调参说明书,教你如何使用各种trick提高手上的目标检测网络的准确率 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 YOLOv1 论文: Yo 阅读全文