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本文提出adaptively spatial feature fusion(ASFF)方法,该方法在训练过程中学习不同层次特征的最佳融合方法,融合过程中可以过滤掉携带矛盾信息的其他层特征,从而解决学习目标不一致问题。 我觉得这个图画的有点问题,如果是为了避免不一致性影响梯度(ASFF融合模块做到了这一点),那么FPN原始的融合操作应该去掉,也就是图中...
游客26024:CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一:SSD:Single Shot MultiBox Detector 1.网络模型,根据mmLab格式编写)1 赞同 · 1 评论文章 复现Object Detection,网络架构有: 1.SSD: Single Shot MultiBox Detector(√) 2.RetinaNet 3.Faster RCNN 4.YOLO系列 ... 代码: https://gith...
github:https://github.com/lingtengqiu/Deeperlab-pytorch 摘要 本文提出了一种bottoom-up,single-shot的全景图像分析方法。全景图像分析包含"stuff"形式(类别)的语义分割及“thing”形式(区别不同个体)的实例分割。目前,全景图像分析的经典方法是由语义分割任务及实例分割任务的独立的模块组成,同时其需要进行多次inferen...
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics 整合一下能够查到的资料,然后结合自己的理解,算是对这篇文章的一个小小的总结吧。这是CVPR2018的一篇关于小目标检测的文章,出发点是作者认为小目标的检测信息随着层数的增加而不断地丢失了,所以想利用语义分割强化浅层的特征信息(这里强化可能用得不准确,但是我...
深度学习论文:Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection及其PyTorch实现 https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 本文提出了一种新的数据驱动的自适应空间特征融合(ASFF)金字塔特征融合方式, 通过学习空间上的过滤冲突信息以抑制梯度反传的时候不一致的方法,从而改善了...
上图是两个single shot detection模型的比较:SSD和YOLO.我们的SSD模型在基网络的末端增加了一些特征层,用来预测默认不同比例方框的偏移(offsets),纵横比和与之相关的置信度(confidences)。SSD的输入是300*300,在VOC2007测试集上,其性能超过了448*448输入大小的YOLO。输入变小也提高了网络的速度。
git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd Build 代码. 按照Caffe instruction安装 必要的packages,然后build。 # 根据Caffe安装的方式修改Makefile.config。 cp Makefile.config.example Makefile.config make -j8
or library size. This has been shown previously to vary amongst cells within a single-cell experiment and can influence both the detection of differentially expressed genes76, as well as impact the reproducibility of the inferred lower-dimensional embedding77. Lastly, we simulated the inefficient cap...