结果展示 其中绿线是我绘制的图像划分网格。 这里的loss是我训练的 0.77 ，由于损失函数是我自己写的，所以可能跟大家的不太一样，这个不重要，重要的是学习思路。 重点提示 yolov1是一个目标检测的算法，他是一阶段的检测算法。 一阶段（one-stage）：检测物体的同时进行分类。（代表论文： ...
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2021-03-16 13:46:02
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#摘要 我们提出了YOLO的一些更新！我们做了一些小的设计更改，以使其更好。我们还训练了这个相当庞大的新网络。比上次要大一点，但更准确。不过请放心，速度还是很快的。在320×320的像素下，YOLOv3的运行速度为22 ms，精度为28.2 mAP，与SSD一样精确，但速度快了三倍。当我们看一下旧的 ...
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2021-03-15 10:50:08
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Abstract calibnet估计了3D LiDAR和相机的外参。我们没有引入直接的监督，我们训练网络来最大化几何和光度的一致性。 1. Introduction 我们的训练方法通过直接减少稠密的光度误差和稠密点云距离误差测量，来回归正确的外参标定参数。 calibnet是第一个几何监督的深度学 ...
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2021-03-09 13:00:52
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Introduction 超分是一个在 low level CV 领域中经典的病态问题，比如增强图像视觉质量、改善其他 high level 视觉任务的表现。Zhang Kai 老师这篇文章在我看到的超分文章里面是比较惊艳我的一篇，首先他指出基于学习(learning-based)的方法表现出高效， ...
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2021-03-02 12:05:45
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SENet详解及Keras复现代码 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf 代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet 1、通道间的特征关系 近些年来，卷积神经网络在很多领域上都取得了巨大的突破。而卷积核作为卷积神经 ...
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2021-03-01 13:05:57
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以前你可能很难写出一篇逻辑严谨、专业性强的assignment，但你完全想不通这到底是为什么。你的想法不好吗?你的论点不够好吗?你没有足够的参考文献和事实依据来支持你的论点吗?有时你assignment存在的问题仅仅是你在写论文时选取的角度问题。使用第三人称assignment写作可以使你的论文焕然 ...
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2021-03-01 13:00:18
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论文基本信息 2018 | NIPS | Glow : Generative Flow with Invertible 1x1 Convolutions | Kingma, D. P. and Dhariwal, P. 提出的方法 基于NICE和RealNVP 使用可逆的$1\times 1$卷积代 ...
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2021-02-24 13:26:54
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对抗性潜在自动编码器(ALAE) -论文地址 https://arxiv.org/abs/2004.04467 -项目源码 https://github.com/podgorskiy/ALAE 摘要 自动编码器网络是无监督的方法，旨在通过同时学习编码器-生成器映射来结合生成性和代表性。尽管进行了广泛 ...
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2021-02-19 13:45:29
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G. 4# 课题选择 [ Problem 4840 ] [ Discussion ] Description Matrix67 要在下个月交给老师 n 篇论文，论文的内容可以从 m个课题中选择。由于课题数有限，Matrix67 不得不重复选择一些课题。完成不同课题的论文所花的时间不同。具体地说，对于 ...
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2021-02-19 13:27:10
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1、引言 最近一段时间在对卷积神经网络进行量化的过程中，阅读了部分论文，其中对于谷歌在CVPR2018上发表的论文“Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference ...
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2021-02-18 13:53:35
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