原文:AI佳作解讀系列(五) - 目標檢測二十年技術綜述

計算機視覺中的目標檢測,因其在真實世界的大量應用需求,比如自動駕駛 視頻監控 機器人視覺等,而被研究學者廣泛關注。 上周四,arXiv新出一篇目標檢測文獻 Object Detection in Years: A Survey ,其對該領域 年來出現的技術進行了綜述,這是一篇投向PAMI的論文,作者們review了 篇論文,總結了目標檢測發展的里程碑算法和state of the art,並且難 ...

2019-05-24 00:24 0 939 推薦指數:

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AI佳作解讀系列(六) - 生成對抗網絡(GAN)綜述精華

注:本文來自機器之心的PaperWeekly系列:萬字綜述之生成對抗網絡(GAN),如有侵權,請聯系刪除,謝謝! 前陣子學習 GAN 的過程發現現在的 GAN 綜述文章大都是 2016 年 Ian Goodfellow 或者自動化所王飛躍老師那篇。可是在深度學習,GAN領域,其進展都是 ...

Tue May 28 23:11:00 CST 2019 0 1477
AI佳作解讀系列(二)——目標檢測AI算法集雜談:R-CNN,faster R-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3

1 引言 深度學習目前已經應用到了各個領域,應用場景大體分為三類:物體識別,目標檢測,自然語言處理。本文着重與分析目標檢測領域的深度學習方法,對其中的經典模型框架進行深入分析。 目標檢測可以理解為是物體識別和物體定位的綜合,不僅僅要識別出物體屬於哪個分類,更重要的是得到物體在圖片中的具體位置 ...

Tue Aug 28 22:20:00 CST 2018 2 8863
技術解讀目標檢測之RepPoints系列算法

摘要:本文對anchor-free的目標檢測RepPoints系列算法進行梳理,具體包含RepPoints, RepPoints V2, Dense RepPoints。 背景介紹 近兩年來,anchor-free作為目標檢測算法的新思路,已經得到越來越多的關注。在典型 ...

Thu Oct 01 00:50:00 CST 2020 0 703
AI佳作解讀系列(一)——深度學習模型訓練痛點及解決方法

1 模型訓練基本步驟 進入了AI領域,學習了手寫字識別等幾個demo后,就會發現深度學習模型訓練是十分關鍵和有挑戰性的。選定了網絡結構后,深度學習訓練過程基本大同小異,一般分為如下幾個步驟 定義算法公式,也就是神經網絡的前向算法。我們一般使用現成的網絡,如inceptionV4 ...

Tue Aug 28 22:00:00 CST 2018 0 5632
從一個跨二十年的glibc bug說起

1. 緣起 這幾天調gcc 7.5.0 +glibc 2.23的交叉編譯工具鏈,由於gcc 7.5.0的默認打開Werr,偶然發現了glibc一個隱藏了二十年的世紀大bug。 這個bug在glibc 2.0版本剛開始就引入了,但直到2.25版本才最終解決 ...

Wed Sep 08 18:35:00 CST 2021 2 408
沒有二十年道行您別來呲中台

每次我看到各色人等評論阿里怎么“建中台”,阿里為什么又要“拆中台”,阿里為什么要“互為中台”的時候,我都好像看到風清揚跟令狐沖討論劍宗氣宗之爭的時候旁邊一幫連一百人以上技術團隊都沒見識過更沒有掌管過的人嘬着牙花子臧否人物企圖蓋棺定論…… 就像那個叫老K的人說的一樣:“阿里中台戰略在被提出 ...

Mon Jan 18 18:38:00 CST 2021 0 388
AI大視覺(二十) | 小目標檢測的tricks匯總

​ 本文來自公眾號“每日一醒” 在計算機視覺中,檢測目標是最有挑戰的問題之一。 本文匯總了一些有效的策略。 ​ 為何小目標 (1)基於相對尺度 物體寬高是原圖寬高的1/10以下的可以視為小目標目標邊界框面積與圖像面積的比值開方小於一定值(較為通用 ...

Wed Aug 25 05:56:00 CST 2021 0 105
 
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