amp 论文概述 获取地址：https: arxiv.org abs . amp 总结与个人观点 本文的工作将启发式的特征选取作为带有特征金字塔的anchor based single shot检测器的主要限制。提出应用了online特征选择来在特征金字塔上训练anchor free分支的FASF模型。通过使用较小的推理开销实现对baseline极大的提升，同时在表现超过当前最优的single ...
2019-10-15 20:30 0 321 推荐指数：
论文原址：https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块，是一个简单高效的单阶段组件，其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中。FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式 ...
&论文概述 获取地址：https://arxiv.org/abs/1811.04533 代码地址：https://github.com/ qijiezhao/M2Det &总结与个人观点 本文提出Multi-Level Feature Pyramid ...
Detection Branch (这里简称DB)+ Segmentation Module （这里简 ...
论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.06897 代码链接：https://github.com/sfzhang15/RefineDet 摘要 RefineDet是CVPR 2018的一篇论文，文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet，实现 ...
论文原址：https://arxiv.org/abs/1810.08425 github:https://github.com/KimSoybean/ScratchDet 摘要 当前较为流行的检测算法是在经典的大规模分类的数据集上进行微调，但这样做会存在两个问题 ...
背景知识： Zeroshot Learning，零次学习。 模型 对于 训练集 中 没有出现过 的 类别，能自动创造出相应的映射： X→Y。 Low/Few-shot Learning、One-shot Learning，少/一次学习。 训练集中，每个类别 都有样本，但都只是 少量样本 ...
转载自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search ...
paper: PolarMask: Single Shot Instance Segmentation with Polar Representation code: https://github.com/xieenze/PolarMask 作者知乎解答 PolarMask是CVPR2020 ...
