摘要： 视频主页：提供课程视频、PPT(推荐B站视频源） 课程主页：提供作业相关 PS: 这里只是课程相关笔记 前面三节我们直观滴感受了下 GAN 是什么，训练流程是咋样的。这一节我们要学习下 GAN 背后的理论。 1. Basic Idea GAN 的目的是找到一个 Generator 使得生成的数据的分 阅读全文

摘要： 以一个简单例子来说明各个 Loss 函数的使用 label_numpy = np.array([[0, 0, 0, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 1, 1, 0], [0, 0, 0, 1]], dtype=np.float) # 模拟 标签 out_numpy = np.array( 阅读全文

摘要： 借助一张 COCO 数据集中的图片来展示下分类、检测、语义分割、实例分割的区别。 语义分割的本质是图片信息的编解码(encoder-decoder)过程： 当时这个结构提出的主要作用并不是分割，而是压缩图像和去噪声。输入是一幅图，经过下采样的编码，得到一串比原先图像更小的特征，相当于压缩，然后再经过 阅读全文

摘要： 论文：EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 关联：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks TensorFlow 实现 PyT 阅读全文

摘要： 参考： 1. CNN 模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？ 2. TensorFlow 模型浮点数计算量和参数量统计 3. How fast is my model? 计算公式 理论上的计算公式如下： \begin{equation}\label{FLOPs 阅读全文

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摘要： paper link keyword outer faces：异常人脸，由于人脸尺度过小或者人脸尺度与anchor尺度不匹配，造成训练时匹配不到足够多的Anchor（小于阈值K），影响了这些人脸的召回。 HAMBox：Online High-quality Anchor Mining Strateg 阅读全文

摘要： 引用：Introductory guide to Generative Adversarial Networks (GANs) and their promise! What is a GAN? Let us take an analogy to explain the concept: 如果你想在 阅读全文

摘要： 之前虽然也了解一丢丢的 Faster RCNN，但却一直没用过，因此一直都是一知半解状态。这里结合书中描述和 PyTorch 官方代码来好好瞅瞅。 论文: Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Ne 阅读全文

摘要： 论文：Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 代码：https://github.com/cardwing/Codes-for-Lane-Detection/tree/master/SCNN-Tensorflow 参考 阅读全文