接着需要修改一下Makefile，在官方的github当中有提到Jetson TX1/TX2的修改方法，Jetson Nano也是比照办理，前面的参数设定完了，往下搜寻到ARCH的部分，需要将其修改成compute_53：...
有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据集进行操作；...
研究者提出了一个单阶段检测框架，该框架解决了多尺度目标检测和类不平衡的问题。没有设计更深层的网络，而是引入了一种简单而有效的特征丰富化方案来生成多尺度的上下文特征。进一步引入了一种级联的优化（精炼）方案，该方案...
哈喽，大家好，今天我将手把手教大家如何基于一个新的数据集BCCD(血细胞数据集)，训练一个YOLO v4目标检测与识别模型。
哈喽，大家好，今天我们一起学习一下CV(Computer Vision)领域中，最牛目标检测与识别算法之一：YOLO_v4论文中的精髓部分，论文名称：《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，感兴趣的同学可以自行下载阅读，文...
为了解决效率和性能这两个问题，本文全面评估了一系列现有改进，以提高PP-YOLO的性能，同时几乎保持推理时间不变。本文将分析一系列改进，并通过增量消融研究从经验上评估它们对最终模型性能的影响。...
准确地对大量候选检测器进行排名是高性能密集目标检测器的关键。尽管先前的工作使用分类评分或它与基于IoU的定位评分的组合作为排名基础，但它们都不能得到可靠地排名结果，这会损害检测性能。...
本文主要是针对Representational Bottleneck问题进行的讨论，并提出了一套可以显著改善模型性能的设计原则。本文中作者认为在传统网络的设计的中可能会存在Representational Bottleneck问题，并且该问题会导致模型性能的...
就是指非物体标签的部分(可以直接理解为背景)，positive$就是指有标签的部分。下图显示了四个部分的区别：
这次给大家介绍一篇CVPR2020的文章，题为“Overcoming Classifier Imbalance for Long-tail Object Detection with Balanced Group Softmax”，主要解决目标检测中的长尾数据分布问题，解决方案也十分简洁。...
