一、Soft-NMS　　 　　先回顧下傳統NMS，如下算法流程圖：假如檢測馬，首先檢測到置信度最大的紅色框，然后遍歷紅色框附近的框並計算IOU，IOU大的框都刪掉。 因為IOU大，表示高度重疊， ...

　　MASK-RCNN中也有PAN(Path Aggregation Network)， 一、FPN 　　如下圖conv5、conv4、conv2&3，分別對應高層、中層、底層特征，這里將 ...

一、IOU IOU：也就是交並比，比較簡單，不多說。 缺點： 上面三種情況IOU值是一樣的，但是重疊情況不一樣。當兩個框沒有交集的時候，IOU = 0，導致梯度消失，沒辦法進行反向傳 ...

Abstract 　　dropout被廣泛地用作全連接層的正則化技術，但是對於卷積層，通常不太有效。dropout在卷積層不work的原因可能是由於卷積層的特征圖中相鄰位置元素在空間上共享語義信息， ...

注意力機制CV領域是從NLP領域借鑒過來的，比如：一段話中提取關鍵的、具備代表性的詞語。這個其實在以前聚類算法中學習過，例如：利用bag of word技術，提取一篇論文的關鍵詞，實現論文查 ...

GitHub上YOLOv5開源代碼的訓練數據定義 代碼地址：https://github.com/ultralytics/YOLOv5 訓練數據定義地址：https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data YOLOv5訓練 ...

上一期中講解了圖像分類和目標檢測中的數據增強的區別和聯系，這期講解數據增強的進階版- yolov4中的Mosaic數據增強方法以及CutMix。 前言 Yolov4的mosaic數據增強參考了CutMix數據增強方式, 是CutMix數據增強方法的改進版。不同於一般的數據增強的方式是對一張圖片 ...

　　論文題目：YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 　　文獻地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 　　源碼地址：https://github.com/AlexeyAB ...