一、Soft-NMS　　 　　先回顾下传统NMS，如下算法流程图：假如检测马，首先检测到置信度最大的红色框，然后遍历红色框附近的框并计算IOU，IOU大的框都删掉。 因为IOU大，表示高度重叠， ...

　　MASK-RCNN中也有PAN(Path Aggregation Network)， 一、FPN 　　如下图conv5、conv4、conv2&3，分别对应高层、中层、底层特征，这里将 ...

一、IOU IOU：也就是交并比，比较简单，不多说。 缺点： 上面三种情况IOU值是一样的，但是重叠情况不一样。当两个框没有交集的时候，IOU = 0，导致梯度消失，没办法进行反向传 ...

Abstract 　　dropout被广泛地用作全连接层的正则化技术，但是对于卷积层，通常不太有效。dropout在卷积层不work的原因可能是由于卷积层的特征图中相邻位置元素在空间上共享语义信息， ...

注意力机制CV领域是从NLP领域借鉴过来的，比如：一段话中提取关键的、具备代表性的词语。这个其实在以前聚类算法中学习过，例如：利用bag of word技术，提取一篇论文的关键词，实现论文查 ...

GitHub上YOLOv5开源代码的训练数据定义 代码地址：https://github.com/ultralytics/YOLOv5 训练数据定义地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data YOLOv5训练 ...

上一期中讲解了图像分类和目标检测中的数据增强的区别和联系，这期讲解数据增强的进阶版- yolov4中的Mosaic数据增强方法以及CutMix。 前言 Yolov4的mosaic数据增强参考了CutMix数据增强方式, 是CutMix数据增强方法的改进版。不同于一般的数据增强的方式是对一张图片 ...

　　论文题目：YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 　　文献地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 　　源码地址：https://github.com/AlexeyAB ...