DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。 1. 简介 Aggretation聚合是目前设计网络结构的常用的一种技术。如何将不同深度,将不...
DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。 1. 简介 Aggretation聚合是目前设计网络结构的常用的一种技术。如何将不同深度,将不...
CenterNet :Objects as Points-论文笔记 摘要 传统目标检测将物体定义为沿着坐标轴的边界框,对所有可能的物体进行穷举搜索,再进行分类。这种方法耗时耗力,且需要额外的后处理过程。本文将物体建模为单个点——边界框的中心点,用关键点估计找到中心点,并且回归输出物体其他属性,如:尺寸,3D位置,旋向,甚至位姿。本文方法...
这部分代码复制自CenterNet官方实现,https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/blob/master/CenterNet/nets/dla34.py 3.1 基础模块 首先是三个模块,BasicBlock和Bottleneck和ResNet中的一致,BottleneckX实际上是ResNeXt中的基础模块,也可以作为DLA中的基础模块。DLA34中调用的依然是BasicBlock。 class...
DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Conv…
DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。 1. 简介 Aggretation聚合是目前设计网络结构的常用的一种技术。如何将不同深度,将...
DLA全称是Deep Layer Aggregation, 于2018年发表于CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不错,准确率和模型复杂度平衡的也比较好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基础上添加了Deformable Convolution后的分割网络。 1. 简介 Aggretation聚合是目前设计网络结构的常用的一种技术。如何将不同深度,将不...