08 2022 档案
摘要:前言 论文提出了一个新的框架,“prune, then distill”,该框架首先剪枝模型,使其更具可移植性,然后提取给student。并进一步从理论上证明了剪枝后的teacher在蒸馏中起到正则化器的作用,减少了泛化误差。在此基础上,还提出了一种新的神经网络压缩方案,其中student网络是基于
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摘要:前言 与传统的两段pipeline不同,论文提出了在一段检测之后再进行区域级的选择,避免了处理大量低质量的候选区域。此外,还构建了一个新的模块来评估目标帧与参考帧之间的关系,并指导聚合。作者进行了大量的实验来验证该方法的有效性,并揭示了其在有效性和效率方面优于其他最先进的VID方法。在ImageNe
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摘要:前言 论文指出,大规模目标的性能下降是由于集成FPN后出现了不正确的反向传播路径。它使得骨干网络的每一层仅具有查看特定尺度范围内的目标的能力。基于这些分析,提出了两种可行的策略,以使主干的每一层都能够查看基于FPN的检测框架中的所有目标。一种是引入辅助目标函数,使每个主干层在训练期间直接接收各种尺度
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摘要:前言 在本文中,作者提出了一种基于高斯感受野的标签分配(RFLA)策略用于微小目标检测。并提出了一种新的感受野距离(RFD)来直接测量高斯感受野和地面真值之间的相似性,而不是使用IoU或中心采样策略分配样本。考虑到基于IoU阈值和中心采样策略对大对象的倾斜,作者进一步设计了基于RFD的分层标签分配(
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