11 2021 档案
发表于 2021-11-29 10:37阅读：121评论：0推荐：0
摘要：build_targets方法主要用来筛选正样本框 1、先验框和真实框的长宽比值筛选对齐的先验框 2、每个真实框中心可能对应附近一个或者多个的先验框且最多对应3个点，对应关系如下图（https://www.jianshu.com/p/9624ce9dfbd7） * 红色三角形标记的框：表示目标落在特
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发表于 2021-11-27 13:01阅读：40评论：0推荐：0
摘要：非虚构类： 刘擎：西方现代思想讲义 影响力:经典版 穷查理宝典 小狗钱钱 经济学原理 思考，快与慢 怪诞行为学（一，二） 万物发明指南：时空旅行者生存手册 我们如何走到今天：重塑世界的六项创新 迷人的材料十种：改变世界的神奇物质和它们背后的科学故事 塑造世界经济的50项伟大发明 事实 一生的旅程 美
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发表于 2021-11-26 21:11阅读：23评论：0推荐：0
摘要：UNBIASED TEACHER FOR SEMI-SUPERVISED OBJECT DETECTION Zhang, F., Pan, T., & Wang, B. (2021). Semi-Supervised Object Detection with Adaptive Class-Reba
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发表于 2021-11-14 23:49阅读：337评论：0推荐：0
摘要：本文提出了一种用于目标检测的数据增强策略，定义了一个新的尺度感知搜索空间，其中图像级和框级增强都旨在保持尺度不变性。在这个搜索空间上，本文提出了一种新的搜索指标，称为帕累托规模均衡（Pareto Scale Balance），以促进高效搜索。在实验中，即使与强大的多尺度训练基线相比，尺度感知自动增强
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发表于 2021-11-12 22:17阅读：51评论：0推荐：0
摘要：End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher
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发表于 2021-11-09 21:52阅读：213评论：0推荐：0
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34472945 1、PANet改进了主干网络结构，加强了特征金字塔的结构，缩短了高低层特征融合的路径； 2、提出了更灵活的RoI池化。之前FPN的RoI池化只从高层特征取值，现在则在各个尺度上的特征里操作； 3、预测mask的时候使用一个额
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发表于 2021-11-09 18:20阅读：79评论：0推荐：0
摘要：解决的问题 1、训练和测试常见的CNN网络时，要求输入的图像有一个固定的大小（网络前面的卷积层不要求输入图像的大小，后面的全连接层的输入特征数是固定的，需要固定的输入），比如要求图像的输入为224*224 * 当尺寸大小不同的图像输入到相同的多层卷积网络中，得到的feature map大小是不同的，
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发表于 2021-11-09 11:31阅读：157评论：0推荐：0
摘要：1.首先wget baidu.com 查看当前环境对外网的连通性 2.如果不能联通，则配置代理，配置代理的方法有很多，这里举例使用export方法 export http_proxy="http://用户:密码@proxy.huawei.com:8080" export https_proxy="h
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发表于 2021-11-09 11:26阅读：92评论：0推荐：0
摘要：0.安装的前提是conda安装网络是通的，详情见https://www.cnblogs.com/pyclq/p/15528029.html 1、安装GPU 版本的pytorch核心要点是 a.根据 cude驱动安装合适的 cudatoolkit版本 b.根据合适的 cudatoolkit版本安装合适
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发表于 2021-11-08 00:45阅读：50评论：0推荐：0
摘要：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Wu_Rethinking_Classification_and_Localization_for_Object_Detection_CVPR_2020_paper.pdf https://
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发表于 2021-11-07 20:53阅读：117评论：0推荐：0
摘要：Density-based sampling These types of strategies take into account the distribution and local density. The intuition is that the location with more de
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发表于 2021-11-04 18:24阅读：14评论：0推荐：0
摘要：netron
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发表于 2021-11-01 21:33阅读：10评论：0推荐：0
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342570549
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