随笔分类 - 二维目标检测
摘要：DN-DETR https://cloud.tencent.com/developer/article/2203294
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摘要：『论文』FCOS 注意：基本完全拷贝kissrabbit的文章内容，因此仅有备份意义 为什么选FCOS来讲呢？其实，FCOS 出来的那一年，也有很多其他anchor-free的工作，不过，我很喜欢FCOS提出的那一套多尺度分配的方案，在yolo-v1的时候，它只用了最后输出的那个feature ma
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摘要：『论文』RetinaNet 关于RetinaNet，个人觉得总得来说，其独特的地方就是1. 在classfication上用focal loss，使得easily classified的样本没什么权重 2. FPN的使用 3. classification和regression最后的detectio
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摘要：『论文』SSD The Single Shot Detector (SSD; Liu et al, 2016) is one of the first attempts at using convolutional neural network’s pyramidal feature hierarc
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摘要：『论文』YOLO series（v1, v2, v3, YOLOx） 简要总结 回溯一下几个方法的主要contribution： YOLOv1：1. 开始了YOLO的检测范式（完整的grids尺寸输出 + ground truth preparation SxSx(5B+K) + nms） 2. o
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摘要：『论文』R-CNN series 简要总结 至此这系列这些东西，大概就搞明白了，当然，要是真有时间还是可以去看源码。这个图可以大概看看，有点细节不是很懂为什么这么画。 凭记忆回溯一下这几个方法的思路历程 R-CNN：selective search + warp + 类别和回归loss模式。就是使用
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摘要：『笔记』二维目标检测部分基础笔记 Useful links CS4245 Lecture 5 notes CS4245 seminar paper Mask R-CNN notes YOLO-从零开始入门目标检测 一文读懂Faster RCNN 捋一捋pytorch官方FasterRCNN代码 令人
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摘要：Deformable DETR Deformable Detr: Deformable Transformers For End-To-End Object Detection 3 Revisiting Transformers And Detr Multi-head attention modul
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摘要：# 『论文』DETR [End-to-End Object Detection with Transformers](https://arxiv.org/abs/2005.12872 "End-to-End Object Detection with Transformers") ## 3.1 Ob
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