摘要：
YOLO-FaceV2是基于YOLOv5的实时人脸检测模型，采用RFE模块增强小人脸检测，NWD损失处理定位偏差，SEAM注意力模块应对遮挡，Slide Loss解决样本不平衡，提升对难样本的关注。在WiderFace数据集上超越YOLO系列。论文和代码已公开。Slide Loss通过IoU加权，优化边界样本，提高模型性能。 阅读全文
摘要：
**摘要：**
我们提出DualConv，一种融合$3\times3$和$1\times1$卷积的轻量级DNN技术，适用于资源有限的系统。它通过组卷积结合两种卷积核，减少计算和参数量，同时增强准确性。在MobileNetV2上，参数减少54%，CIFAR-100精度仅降0.68%。在YOLOv3中，DualConv提升检测速度并增4.4%的PASCAL VOC准确性。论文及代码已开源。 阅读全文
摘要：
**OREPA**是在线卷积重参数化的缩写，它提出了一种两阶段流程来减少深度模型训练的开销。该方法通过线性缩放层优化复杂训练块，并在训练完成后将其压缩为单个卷积层，降低内存使用和提高训练速度。与现有技术相比，OREPA能减少约70%的训练内存开销，提升2倍训练速度，并在ImageNet上提高最多0.6%的准确性。此外，它还在目标检测和语义分割任务中表现出色。论文和代码可在提供的链接中找到。 阅读全文
摘要：
**RFB Net是针对目标检测的轻量级解决方案，它通过设计灵感来自人眼感受野的模块提升特征表示。RFB块包含多分支卷积，模拟不同尺度和偏心率，增强轻量模型如SSD的性能。在保持实时速度的同时，RFB Net在准确性上媲美深度检测器。代码可在GitHub找到。** 阅读全文