基于COCO数据集验证的目标检测算法天梯排行榜 AP50 Rank Model box AP AP50 Paper Code Result Year Tags 1 SwinV2-G (HTC++) 63.1 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and Resolution Link 2021 Swin-Transformer 2 Florence-CoSwin-H 62.4 Florence: A New Foundation Model for C…

深度剖析目标检测算法YOLOV4 目录 简述 yolo 的发展历程 介绍 yolov3 算法原理 介绍 yolov4 算法原理(相比于 yolov3,有哪些改进点) YOLOV4 源代码日志解读 yolo 发展历程 采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派,一类是以 R-CNN 为代表的 two-stage,另一类是以 YOLO 为代表的 one-stage, R-CNN 系列的原理:通过 ROI 提取出大约 2000 个候选框,然后每个候选框通过一个独立的 CNN 通道进行预测输出. R…

CNN结构演变总结(一)经典模型 导言: 上一篇介绍了经典模型中的结构演变,介绍了设计原理,作用,效果等.在本文,将对轻量化模型进行总结分析. 轻量化模型主要围绕减少计算量,减少参数,降低实际运行时间,简化底层实现方式等这几个方面,提出了深度可分离卷积,分组卷积,可调超参数降低空间分辨率和减少通道数,新的激活函数等方法,并针对一些现有的结构的实际运行时间作了分析,提出了一些结构设计原则,并根据这些原则来设计重新设计原结构. 注:除了以上这种直接设计轻量的.小型的网络结构的方式外,还包括使用知识蒸…

了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用的就是伯努利分布: MSE会导致代价函数$J(\theta)$非凸,这会存在很多局部最优解,而我们更想要代价函数是凸函数: MSE相对于交叉熵而言会加重梯度弥散. 这里着重讨论下后边两条原因. 代价函数为什么要为凸函数…

排版有点乱.... ========================================================================= Operational Amplifiers (OAs) are highly stable, high gain dc difference amplifiers. Sincethere is no capacitive coupling between their various amplifying stages, they…

原文链接:http://arxiv.org/abs/2004.10934 整体框架        Bag of Freebies(BoF) & Bag  of Specials (BoS) Bag of Freebies(BoF)  指那些能够提高精度而不增加推断时间的技术.比如数据增广的方法图像几何变换.CutOut.grid mask等,网络正则化的方法DropOut.DropBlock等,类别不平衡的处理方法.难例挖掘方法.损失函数的设计等. Bag  of Specials (BoS)是…

YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位:Alexey Bochkovskiy.Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao.其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者,此前曾做出 YOLO 的 windows 版本. 那么,YOLOv4 性能如何呢? 在实际研究中,有很多特性可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对其结果进行理论上的证明.某些特性仅在某些模型上运行,并且仅在某些问…

YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述(上) 对目标检测算法会经常使用和关注,比如Yolov3.Yolov4算法. 实际项目进行目标检测任务,比如人脸识别.多目标追踪.REID.客流统计等项目.因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分. 从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗. 在此,大白将项目中,需要了解的Yolov3.Yolov4系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总,希望和大家共同学习探讨. 文章…

Yolov3&Yolov4网络结构与源码分析 从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗. 文章目录 1. 论文汇总 2. Yolov3核心基础内容 2.1 网络结构可视化 2.2 网络结构图 2.3 核心基础内容 3. Yolov3相关代码 3.1 python代码 3.2 C++代码内容 3.3 python版本的Tensorrt代码 3.4 C++版本的Tensorrt代码 4. Yolov4核心基础内容 4…

关注「WeiyiGeek」公众号 设为「特别关注」每天带你玩转网络安全运维.应用开发.物联网IOT学习! 希望各位看友[关注.点赞.评论.收藏.投币],助力每一个梦想. 本章目录 目录 首发地址: https://mp.weixin.qq.com/s/wchtH6i0xKrIrqSuYKmWkg 原文地址: https://blog.weiyigeek.top/2022/9-1-684.html 0x00 前言简述 快速介绍 什么是Kaniko? 为啥用Kaniko? Kaniko 是如何工作的…