论文名称:CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detectiontection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 简介 该论文是由中科院,牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出.截至目前(2019.04.19),CenterNet应该是one-stage目标检测方法中性能(精度)最好的方法. 传统的基于关键点的目标检测方法

论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法,将检测目标视为关键点,先找到目标的中心点,然后回归其尺寸.对比上一篇同名的CenterNet算法,本文的算法更简洁且性能足够强大,不需要NMS等后处理方法,能够拓展到其它检测任务中   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850 论文代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Introducti

论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 github:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 摘要 目标检测中,基于关键点的方法经常出现大量不正确的边界框,主要是由于缺乏对相关剪裁区域的额外监督造成的.本文提出一种有效的方法,以最小的资源探索剪裁区域的视觉模式.本文提出的CenterNet是一个单阶段的关键点检测模型.CenterNet通过检测每个目标物看作是一个三个关键点,而不是一对关键点,这样做同时提高了准确率及召回

相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 概述 CenterNet由中科院.牛津大学和华为诺亚方舟实验室联合提出,发展了以CornerNet为代表的基于关键点的目标检测方法.其主要思想在于,利用关键点的三元组(中心点.左上角点和右下角点)来确定一个目标,有效利用了目标内部信息.为了更好地提取中心点和角点特征,作者提出了center pooling和cascade

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y

目录 Abstract Instruction 分析 CenterNet 的Loss公式 第一部分:\(L_k\) 第二部分:\(L_{size}\) 第三部分:\(L_{off}\) Abstract 当前,许多效果不错的目标检测算法都需要枚举很多可能的位置并对它们进行一一分类,这些方法不仅浪费资源,而且需要后期处理(一般指NMS),十分低效.在这篇论文中,我们使用了不一样的算法--将待检目标预测为一个点(该目标的边框中心).我们的算法使用关键点预测来发现中心点,并回归得到该目标的其他特征,比

A 288μW Programmable Deep-Learning Processor with 270KB On-Chip Weight Storage Using Non-Uniform Memory Hierarchy for Mobile Intelligence 单位:Michigan,CubeWorks(密歇根大学,CubeWorks公司) 又是一款做DNN加速的面向IOT的专用芯片,主要特点是有L1~L4四级不同速度.能耗的层次化存储.通过对全连接矩阵x向量的计算流程优化,最终可

作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 视频预测.时空序列预测 目录 AdderNet - 其实不需要这么多乘法 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation - 用轮廓做实例分割 Blurry Video Frame Interpolation - 完美的金字塔 AdderNet (在深度学习中我们真的需要乘法?) 这篇论文是北大.诺亚.鹏城.悉大的论文,观点比较有趣,在喜提CVPR2020之前也比较火了,下面我可以介绍

论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10934v1 github地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要: 有很多特征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,并需要对结果进行理论证明来验证这些特征的有效性. 某些特征仅在某些模型上运行,并且仅在某些问题上运行,或者仅在小型数据集上运行: 而某些特征(例如批归一化和残差连接)适用于大多数模型,任务和数据集. 我们假设此类通用特征包括

本文为CenterNet作者发表的,论文提出anchor-free/two-stage目标检测算法CPN,使用关键点提取候选框再使用两阶段分类器进行预测.论文整体思路很简单,但CPN的准确率和推理速度都很不错,比原本的关键点算法更快,源码也会公开,到时可以一试   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Corner Proposal Network for Anchor-free,Two-stage Object Detection 论文地址:http://arxiv.org/abs/200

论文标题:Searching for MobileNetV3 论文作者:Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen, Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan, Quoc V. Le, Hartwig Adam 论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.02244.pdf 参考的 MobileN

实时实例分割的Deep Snake:CVPR2020论文点评 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2001.01629.pdf 摘要 本文提出了一种基于轮廓的深度snake方法用于实例的实时分割.与最近一些直接从图像中回归物体边界点坐标的方法不同,deep snake使用神经网络迭代地将初始轮廓变形到物体边界,这一方法用基于学习的方法实现了snake算法的经典思想.对于轮廓的结构化特征

模型压缩95%:Lite Transformer,MIT韩松等人 Lite Transformer with Long-Short Range Attention Zhanghao Wu, Zhijian Liu, Ji Lin, Yujun Lin, Song Han 论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.11886v1 GitHub 地址:https://github.com/mit-han-lab/lite-transformer 摘要 Transformer在自

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9413510 基于双信号变换LSTM网络的回声消除 摘要 本文将双信号变换LSTM网络(DTLN)应用于实时声学回声消除(AEC)任务中.DTLN结合了短时傅里叶变换和堆叠网络方法中的学习特征表示,这使得在时频和时域(也包括相位信息)中能够进行鲁棒的信息处理.该模型仅在真实和合成回声场景下训练60小时.训练设置包括多语言语音.数据增强.附加噪音和混响,以创建一个可以很好地适用于各种现实环境的模

CenterNet和CenterNet2笔记 CenterNet是基于anchor-free的一阶段检测算法 CenterNet2是CenterNet作者基于两阶段的改进 CenterNet(Object as point笔记添加[2022年4月14号]) 以下笔记基于mmdetection代码库 CenterNet网络结构笔记 CenterNet的Centernet_head.py中的decode部分 centernet的paper centernet的code centernet2的pape

文章目录 YOLO4论文中文版 摘要 1.介绍 2.相关工作 2.1.目标检测模型 2.2.Bag of freebies 2.3.Bag of specials 3.方法 3.1.架构选择 3.2.BoF和BoS的选择 3.3.进一步的改进 3.4.YOLOv4 4.经验 4.1.实验装置 4.2.不同特征对分类器训练的影响 4.3.不同特征对检测器训练的影响 4.4.不同主干和预训练权重对检测器训练的影响 4.5.不同小批量尺寸对检测器训练的影响 5.结果 6.结论 7.感谢 YOLO4论文

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

我在Erlang Resources 豆瓣小站上发起了一个征集活动 [链接] ,"[征集] 我们读过的Erlang论文",希望大家来参加.发起这样一个活动的目的是因为Erlang相关的出版物很少,很多时候都是从学术论文中寻找答案,而发现合适的论文是第一步,这个活动就是为了解决这个问题. 在一个极小的知识点可能都会有一篇精彩的论文为你条分缕析,抽丝剥茧,甚至可以拼凑起来一个完整的Erlang知识系统,我们开始吧... <面向软件错误构建可靠的分布式系统> Making rel

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