文献翻译——YOLOv4:Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
文献翻译——YOLOv4:Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
摘要目前有很多可以提高CNN准确性的算法。这些算法的组合在庞大数据集上进行测试、对实验结果进行理论验证都是非常必要的。有些算法只在特定的模型上有效果，并且只对特定的问题有效，或者只对小规模的数据集有效；然而有些算法，比如batch-normalization和residual-connections，对大多数的模型、任务和数据集都适用。我们认为这样通用的算法包括：Weighted-Residual
 2020-07-23
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YOLO
文献翻译——YOLOv3:An Incremental Improvement
文献翻译——YOLOv3:An Incremental Improvement
摘要我们给YOLO提供一些更新！ 我们做了一些小的设计更改以使其更好。 我们也训练了这个非常庞大的新网络。它比上次（YOLOv2）稍大一些，但更准确。它仍然很快，所以不用担心。在320×320的输入下，YOLOv3只需运行22.2ms，获得28.2的mAP，像SSD一样准确，但速度快三倍。当我们看看老的0.5 IOU mAP检测指标时，YOLOv3是相当不错的。在Titan X上，它在51 ms内
 2020-07-19
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YOLO
文献翻译——YOLO9000:Better,Faster,Stronger(YOLOv2)
文献翻译——YOLO9000:Better,Faster,Stronger(YOLOv2)
YOLO9000:Better,Faster,Stronger摘要我们介绍了YOLO9000，这是一种先进的实时对象检测系统，可以检测9000多个对象类别。首先，我们提出了对YOLO检测方法的各种改进，既有新颖性，也有前期的工作。改进后的模型YOLOv2在PASCAL VOC和COCO等标准检测任务上是最先进的。使用一种新颖的，多尺度训练方法，同样的YOLOv2模型可以以不同的尺寸运行，从而在速度
 2020-07-17
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YOLO
阅读笔记（7.10）
阅读笔记（7.10）
最近主要阅读了一篇实验室发表的文章、四篇目标检测方法综述和一篇YOLO算法的论文。对目标检测有了基本概念，了解了目前主流的目标检测算法。具体如下： [1]. L. Mao, Y. Yan, J. Xue and H. Wang, “Deep Multi-task Multi-label CNN for Effective Facial Attribute Classification,” in I
 2020-07-10
阅读笔记
FPN SSD YOLO Fast-RCNN Faster-RCNN SPPnet FAC RCNN RFCN Mask
2020小浪底调水调沙
2020小浪底调水调沙
​ 2020年7月10日，阴，受好友热情邀请，前往孟津黄河小浪底水利枢纽观看调水调沙。身为洛阳人，一直都有来小浪底逛逛的想法，今天终于得以实现。抵达时已将近下午四点，天气也不算太热。从坝顶下到坝底的泄洪口就花了二三十分钟。下图红色的部分是石块堆砌的坝体，内部还有混凝土防渗墙。 小浪底水利枢纽是一座”壤土斜心墙堆石坝“，坝高160M，坝顶高程281M，内有国内最深最厚的混凝土防渗墙。
 2020-07-10
日记 旅行日记 视频作品
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文献翻译——You Only Look Once:Unified,Real-Time Object Detection
文献翻译——You Only Look Once:Unified,Real-Time Object Detection
You Only Look Once:Unified,Real-Time Object Detection原文 摘要​ 我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法。先前有关对象检测的工作使用分类器执行检测。取而代之的是，我们将目标检测框架化为一个空间分割边界框和相关类概率回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类概率。由于整个检测流程是在一个
 2020-07-02
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YOLO
文献翻译——深度多任务多标签CNN对人脸属性进行有效分类
文献翻译——深度多任务多标签CNN对人脸属性进行有效分类
今天阅读了《Deep Multi-task Multi-label CNN for Effective Facial Attribute Classification》做了一些读书笔记。 原文： 摘要​ 最新的FAC方法独立的进行面部检测和属性分类，没有完全利用这两部分之间的依赖性。此外许多方法使用相同的CNN网络结构预测所有的面部属性，忽略了不同面部属性学
 2020-06-26
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FAC CNN DMM-CNN
学习规划(6.25)
学习规划(6.25)
近期要看的论文焦点：目标检测，目标跟踪，目标分割。 看近三年关于目标检测、目标分割的综述论文，根据目录、参考文献扩展看。 这两周要看6篇论文（精读/速读）。 算法学习YOLOv3算法，并做一些实践。 未来阅读计划：学习R-CNN系列、SPP-Net、Selective Search、FPN(特征金字塔网络)
 2020-06-25
学习规划
加油
猴头菇&豆豆
猴头菇&豆豆
欢迎来到猴头菇的小屋，这是我搭建的第一个博客~ 相遇即是缘分~
 2020-06-21
二七广场航拍+延时摄影
二七广场航拍+延时摄影
 2019-12-07
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