如图2,特征点检测网络的主要结构和centernet相似,分为backbone和检测头。backbone我们因为在速度方面的取舍,只用了ResNet18和DLA-34。其中上采样过程用了跨连接和双线性插值。同时我们也提出了针对keypoint的FPN层(图2),没有采用二维检测器的FPN是因为特征点有很多靠的比较近,这些点在FPN的大多层中会互相重叠,对检测...
为了公平比较,我们在标准的 ResNet-50 12 epoch 的 setting 下与其他标签分配策略进行了对比,结果显示我们的方法取得了最优的精度: 表5. R50 1x setting 下的标签分配策略性能对比为了验证这套方法的通用性,我们也在 300 epoch 和强数据增强的情况下与 YOLOX 的 SimOTA 进行了对比,结果显示,我们的方法也同样...
ResNet(&vd) CSPResNet DarkNet CSPDarkNet ConvNeXt EfficientRep CSPBepBackbone ELANNet CSPNeXt Common Sync-BN Group Norm DCNv2 EMA FPN YOLOv3FPN PPYOLOFPN PPYOLOTinyFPN PPYOLOPAN YOLOCSPPAN Custom-PAN RepPAN CSPRepPAN ELANFPN ELANFPNP6 ...
为了公平比较，我们在标准的 ResNet-50 12 epoch 的 setting 下与其他标签分配策略进行了对比，结果显示...
ResNet(&vd) CSPResNet DarkNet CSPDarkNet ConvNeXt EfficientRep CSPBepBackbone ELANNet CSPNeXt Common Sync-BN Group Norm DCNv2 EMA FPN YOLOv3FPN PPYOLOFPN PPYOLOTinyFPN PPYOLOPAN YOLOCSPPAN Custom-PAN RepPAN CSPRepPAN ELANFPN ELANFPNP6 ...
无论是 Resnet50-1x 还是标准的设置下,还是在 300epoch + havy augmentation, 相比于 SimOTA 、 OTA 以及 TOOD 中的 AL 均有提升。 1.4 Loss 设计 参与Loss 计算的共有两个值:loss_cls 和 loss_bbox,其各自使用的 Loss 方法如下: loss_cls:mmdet.QualityFocalLoss ...
te m pe ra ture o f HL res in 表4 不 同固化工艺下的 HL 树脂固化度 T a b.4 C uring de g re e s of HL res in unde r dif e re nt c uring proc e ss 该树脂反应放热曲线范围较宽 ,说 明其反应较 为和缓 ,加之其凝胶温度也较低 ,因而可以通过常 ...
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(ReSA), resa2rdw C, salstage (RMS) C, salmth (RMS) C, salweek (RMS) C, saexprdw (ReSA), resa2rdw B, savouch (ReSA) B, savouch (ReSA) B, savouch (ReSA) Post-dependency Refer to RDW operations guide Refer to RDW operations guide Refer to RDW operations guide Refer to RDW ...
(RES 1024ppr SUPPLY:9-30VDC 内孔Φ14g7 编号624984-01) EBMPAPST RG130/0800-3612 370755667 VICKERS 25YCY14-1B MTS 传感器 RHM0450MP151S3B6105 IGUS* 拖链 07.16.038 加接头 LENZE MDFQARS 100-22 MAT-NR:15001639 VICKERS DG17S-H8-33N-30 DYNAPAR 5PYL O LE ASM 编码器 WS10-500-10V-L10...