摘要： 前言 本文介绍了在单卡上凭借对YOLOv5的性能分析以及几个简单的优化将GTX 3090 FP32 YOLOv5s的训练速度提升了近20%。对于需要迭代300个Epoch的COCO数据集来说相比 ultralytics/yolov5 我们缩短了11.35个小时的训练时间。 本文转载自GiantPan 阅读全文

摘要： 前言 语义分割的弱增量学习（WILSS）目的是学习从廉价和广泛可用的图像级标签中分割出新的类别，但图像级别的标签不能提供定位每个片段的细节。为了解决该问题，本文提出了一个新颖且数据高效的框架（FMWISS）。该框架提出了基于预训练的共同分割，以提炼出互补基础模型的知识来生成密集的伪标签。用师生结构进 阅读全文