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谷歌最新目标检测论文: EfficientDet

谷歌最新目标检测论文: EfficientDet

2020-04-18
计算机视觉, 论文阅读
最近谷歌放出了 EfficientDet 论文与代码, 在COCO上取得了最好的MAP, 本文对 efficientDet 做个简要的总结, 同时对efficientNet也做个回顾. Efficie
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基于内容的图像检索: pytorch

基于内容的图像检索: pytorch

2020-04-17
计算机视觉, 图像处理
看了Jason Brownlee博士的Keras CBIR demo, 自己也动手用pytorch写一个. CBIR CBIR 为基于内容的图像检索. 用于在图像数据数据库上检索具有
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超分辨率重建: SRGAN

超分辨率重建: SRGAN

2020-04-12
图像增强, 计算机视觉, 论文阅读
对于图像超分辨率重建, 第一个使用CNN实现的是SRCNN, 类似于编码器解码器结构. SRGAN是第一个使用GAN网络解决超分辨率重构的网络 创新
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语义分割: UNET

语义分割: UNET

2020-04-10
计算机视觉, 论文阅读
说到语义分割, 不得不说一下U-net, U-net首先针对于医学图像分割提出, 由于其卓越的性能, 目前大部分医学图像分割都是基于U-net或者U
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语义分割: deeplab V1到deeplab V3

语义分割: deeplab V1到deeplab V3

2020-04-10
计算机视觉, 论文阅读
deeplab 为一个系列, 因此将其放在一起进行个回顾 Deeplab-v1 与deeplab-v2 将deeplab-v1与deeplab-v2放在一起, 主要是因为二者总体结构
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语义分割之: FCN

语义分割之: FCN

2020-04-10
计算机视觉, 论文阅读
研究生阶段自己对分割这边还是很熟悉的, 工作后发现很多网络只能说出原理和整体框架, 面试时问的很细节, 再次将经典分割网络仔细review一遍. 主
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人脸检测网络: MTCNN

人脸检测网络: MTCNN

2020-04-04
计算机视觉, 论文阅读
之前做人脸检测使用的是retinaface做的, 刚好最近被问到MTCNN, 以前没有细看, 正好做个笔记. MTCNN是2015年提出的用于人脸检
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Anchor free目标检测修炼之路:fcos -Fully Convolutional One-Stage Object Detection

Anchor free目标检测修炼之路:fcos -Fully Convolutional One-Stage Object Detection

2020-03-10
计算机视觉, 论文阅读
主流的目标检测算法大多数是基于anchor box的, one-stage 的yolo-v2, yolo-v3, ssd…以及two-stage 的faster rcnn
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图像修复3: Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

图像修复3: Free-Form Image Inpainting with Gated Convolution

2020-02-20
图像修复, 论文阅读, 计算机视觉
此文与图像修复2中review过的论文一样, 出至Adobe同一人之手. 主要创新点 提出门控卷积解决普通卷积将所有输入像素都视为有效像素的问题,
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OHEM: 在线困难样本挖掘: Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining

2020-02-16
计算机视觉, 论文阅读
在目标检测中, 存在正负样本类别不平衡的现象, 特别是对于单阶段的目标检测算法. 如果每张训练图片中目标个数还很少的话, 背景区域就占了绝大部分, 分
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