Focal Loss for Dense Object Detection Intro 這又是一篇與何凱明大神有關的作品,文章主要解決了one-stage網絡識別率普遍低於two-stage網絡的問題,其指出其根本原因是樣本類別不均衡導致,一針見血,通過改變傳統的loss(CE)變為focal ...
地址:https: arxiv.org pdf . .pdf ...
2020-07-13 20:54 0 787 推薦指數:
Focal Loss for Dense Object Detection Intro 這又是一篇與何凱明大神有關的作品,文章主要解決了one-stage網絡識別率普遍低於two-stage網絡的問題,其指出其根本原因是樣本類別不均衡導致,一針見血,通過改變傳統的loss(CE)變為focal ...
轉自:https://www.jianshu.com/p/db4ccd194109 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代碼:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 ...
地址:https://arxiv.org/abs/2006.04388 github:https://github.com/implus/GFocal 講解:https://zhuanlan.zh ...
and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection ...
原文:https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html 目錄 Papers DenseBox OHEM R-FCN ...
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2003.05597 code:https://github.com/Thinklab-SJTU/CSL_RetinaNet_T ...
接着扯YOLO v2 相比較於YOLO v1,作者在之前模型上,先修修補補了一番,提出了YOLO v2模型。並基於imagenet的分類數據集和coco的對象檢測數據集,提出了wordnet模型,並成 ...