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卷积神经网络长尾数据集识别的技巧包
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如何在深度学习结构中使用纹理特征
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RFLA:基于高斯感受野的标签分配策略,大大提升小目标检测能力
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纹理分析以及结合深度学习来提升纹理分类效果
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优化PyTorch的速度和内存效率(2022)
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NAM: 一种新的注意力计算方式,无需额外的参数
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M-CenterNet:多中心点的CenterNet
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TTFNet:改进CenterNet,使得训练时间缩短7倍
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论文解读,物体检测中的解耦检测头
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对物体检测中分类和定位的重新思考
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提升小目标检测的一种新的包围框相似度度量
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【论文解析】TOOD:任务对齐的一阶段物体检测器
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特征对齐的旋转目标检测:Align Deep Features
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CB Loss:基于有效样本的类别不平衡损失
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用于小目标检测的一个简单高效的网络
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【论文解读】基于CNN的使用面向目标的浅层特征和极小anchor的红外弱小目标检测算法
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Dynamic Head: 物体检测器Head的统一注意力框架
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BBAug: 一个用于PyTorch的物体检测包围框数据增强包
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DSOD回顾:从头训练深度监督目标检测模型
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2020年01月14日 加入
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