CenterNet的论文是《Objects as Points》，其实从名字就可以很直观的看出，CenterNet是将目标检测问题看做对于目标中心点的检测，它是继CornerNet之后的又一个Anchor-free方法，它们之间也有比较多的相似之处，区别在于CornerN...
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.06606.pdf
顾名思义，图像识别就是对图像进行各种处理，分析，并最终确定我们要研究的目标。当今的图像识别不仅指人的肉眼，而且还指使用计算机技术进行识别。...
现在目标检测器很少能同时实现训练时间短，推理速度快，精度高。为了达到平衡，作者就提出了Train-Friendly Network(TTFNet)。作者从light-head, single-stage, and anchor-free设计开始，这使得推理速度更快。然后作者重点...
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15507.pdf
我们知道之前学的RCNN系列需要选取候选框和分类回归两步操作，称为Two-Stage类算法。今天我们学习一种新的目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector)，该算法属于One-Stage类算法范畴。首先我们先看一下One-Stage...
Kaggle竞赛:SIIM-ISIC黑素瘤分类中，必须输出两类皮肤癌的皮肤病变图像中黑色素瘤的概率。因此它是一种二值图像分类任务。评价标准是AUC(曲线下面积)度量。首先，我研究了一个用交叉熵作为损失函数的模型。在网上搜索之...
论文地址：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11042-020-09152-6.pdf
【导读】今天我们来聊一聊在COCO数据集上成功刷榜的两大模型-CBNet和DetectoRS。它们先后刷新了COCO 数据集上的单模型目标检测精度的最高记录：单尺度测试CBNet—50.7AP和DetectoRS—53.3AP，多尺度测试CBNet—53.3AP和D...
在嵌入式系统上运行的高效点云3D目标检测对于许多机器人应用（包括自动驾驶）都非常重要。大多数以前的工作试图使用基于Anchor的检测方法来解决它，这有两个缺点：后处理相对复杂且计算量大；调整Anchor点参数非常棘手，并且是一...
