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增量学习不只有finetune，三星AI提出增量式少样本目标检测算法ONCE | CVPR 2020

论文提出增量式少样本目标检测算法ONCE,与主流的少样本目标检测算法不太一样,目前很多性能高的方法大都基于比对的方式进行有目标的检测,并且需要大量的数据进行模型训练再应用到新类中,要检测所有的类别则需要全部进行比对,十分耗时.而论文是增量式添加类别到模型,以常规的推理形式直接检测,十分高效且数据需求十分低,虽然最终的性能有点难看,但是这个思路还是可以有很多工作可以补的   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Incremental Few-Shot Object Detection 论文地…

AI佳作解读系列(五) － 目标检测二十年技术综述

计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶.视频监控.机器人视觉等,而被研究学者广泛关注.   上周四,arXiv新出一篇目标检测文献<Object Detection in 20 Years: A Survey>,其对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域,如人…

谷歌大脑提出：基于NAS的目标检测模型NAS-FPN，超越Mask R-CNN

谷歌大脑提出:基于NAS的目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 235 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 怎么搜出来? 模型怎么样? One More Thing 本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈…

超越Mask-RCNN：谷歌大脑的AI，自己写了个目标检测AI

这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈Mask-RCNN:也超过了另外两只行业精英:FPN和SSD. 模型叫做NAS-FPN.大佬Quoc Le说,它的长相完全在想象之外,十分前卫: △ 喜讯发布一日,已收获600颗心 AI的脑洞果然和人类不一样.对比一下,目标检测界的传统方法FPN (特征金字塔网络) 长这样: 谷歌大脑说,虽然网络架构搜索 (NAS)…

AI R-CNN目标检测算法

Region-CNN,简称R-CNN,是首次将深度学习应用于目标检测的算法. bounding box IOU 非极大值抑制 selective search 参考链接: https://blog.csdn.net/qq_21349409/article/details/78209279…

AI SSD目标检测算法

Single Shot multibox Detector,简称SSD,是一种目标检测算法. Single Shot意味着SSD属于one stage方法,multibox表示多框预测. CNN 多尺度 特征图 参考链接: https://arxiv.org/pdf/1711.06897.pdf…

AI佳作解读系列(二)——目标检测AI算法集杂谈：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

《垃圾回收的算法与实现》——增量式垃圾回收与RC Immix算法

增量式垃圾回收 为了控制最大暂停时间,通过逐渐推进垃圾回收即垃圾回收与mutator交替执行. 三色标记算法 以标记-清除算法为例使用三色标记算法. 利用降低吞吐量来缩短最大停顿时间. 基础 将GC中对象分成三种颜色: 白色:还未搜索过 灰色:正在搜索 黑色:搜索完成 增量式的GC标记-清除算法分成以下三个阶段: 根查找阶段 标记阶段 清除阶段 执行过程 根查找阶段,直接将GC root直接引用的对象从白色涂为灰色,并将其加到标记栈. 标记阶段,每次标记一定数量对象,从标记栈中取出对象将其子对象…

旷世提出类别正则化的域自适应目标检测模型，缓解场景多样的痛点 | CVPR 2020

论文基于DA Faster R-CNN系列提出类别正则化框架,充分利用多标签分类的弱定位能力以及图片级预测和实例级预测的类一致性,从实验结果来看,类该方法能够很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf 论文代码:h…

带你读AI论文丨用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072…