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Titan on retina
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Execution time on NVIDIA Pascal Titan X is roughly 75msec for an image of shape 1000x800x3. Converting a training model to inference model The training procedure of keras-retina...
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目录 一、摘要 二、简介： 1、存在的问题 2、传统检测算法对多尺度的处理方法 2、本文提出的方法 三、方法的详细描述： 1、MLFPN 2、FFMs 3、TUM 4、SFAM ...特征金字塔广泛用在一阶...
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Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/81147513 CornerNet[1]的作者是来自...其中Jia Deng，还有其它比较出名的工作，比如...
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- 目标检测（九）--YOLO v1,v2,v3
YOLO v1 这是继RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN之后，rbg（RossGirshick）针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。 论文下载：... 1. ...
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- MegDet 与 Synchronized BatchNorm
深度学习时代的目标检测发展——从 R-CNN、Fast/Faster R-CNN 到最近的 MaskR-CNN 和 RetinaNet，主要来自新网络、新结构或损失设计。然而，作为深度神经网络训练的一个关键因素，mini-batch 的大小在目标检测方面还...
- 目标检测系列论文汇总
这是在github上看到的目标检测论文的汇总，看到了感觉很实用，分享给大家。 ... This is a list of awesome articles about object detection. If you want to read the paper according to ti...
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Object Detection on Mobile Devices Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices intro: ICLR 2018 workshop track intro: based on the SSD arxiv: https://arxiv.org/abs/1804.06882 ...
- Object Detection(目标检测神文)----2
papers 损失函数 [CVPR2019] Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression arxiv: ...Deep Neural Networks for Object Detection paper:...
- 人脸检测江湖的那些事儿——从旷视说起
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术本文来自知乎Face++ Detection组专栏，52CV获作者王剑锋授权转载。https://zhuanlan.zhihu.com/c_...
- YOLOv3: An Incremental Improvement
YOLOv3: An Incremental ImprovementAbstractWe present some updates to YOLO! We made a bunch of little design changes to make it better. We also trained this new network that’s pretty swell....
- yolov3官方文档 涉及yolov3安装 训练 测试 调参 Windows and Linux
Yolo-v3 and Yolo-v2 for Windows and Linux ...(neural network for object detection) - Tensor Cores can be used on Linux and Windows Improvements in this repository How to use How to compile on ...
- Real-time Object Detection with YOLO, YOLOv2 and now YOLOv3 - YOLOv3
Real-time Object Detection with YOLO, YOLOv2 and now YOLOv3 - YOLOv3 ... You only look once (YOLO) is an object ...
- 2019年目标检测论文汇总
object-detection [TOC] This is a list of awesome articles about object detection. If you want to read the paper according to time, you can refer toDate. R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN ...
- Object Detection(目标检测神文)
转 Object Detection(目标检测神文) ...
- 目标检测经典论文——YOLOv3论文翻译：YOLOv3: An Incremental Improvement（YOLOv3：增量式的改进）
YOLOv3: An Incremental Improvement YOLOv3：增量式的改进 Joseph Redmon Ali Farhadi University of Washington Abstract We present some updates to YOLO! We made a bunch of little design...
- 阿里的M2Det，最强单阶段目标检测器（曾经的）
QijieZhao1, TaoSheng1, YongtaoWang1∗, ZhiTang1, YingChen2, LingCai2 and HaibinLing3 1 Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, P.R. China 2 AI Labs, DAMO Academy, ...
- 年度总结 | 目标检测2019，你还有不知道的吗？
新年焕新2019年感谢你们和“计算机视觉战队”一起度过。这一年我们又加入了上万的学习爱好者和我们一起技术交流，感谢大家的支持，也感谢大家在学习群里的热火交流，感谢一致的关注和陪伴，接下来...
- Object Detection目标检测全面总结--重要
原地址：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html Object Detection Published: 09 Oct 2015 Category: deep_learning ...R-CNNFast R-CNNFas
- 怎么样去处理样本不平衡问题 | （文后分享大量检测+分割框架）
背景2020 Happy New Year《Residual Objectness for Imbalance Reduction》。样本不平衡问题感觉近期研究的论文相对较多，如：201...
- medical AI 实验室（一)
初识pytorch/cuda，项目为jupyter notebook实现 该实验一共包含四个部分，从pytorch入手，逐步实现医学影像的深度学习训练。 ... 可以全部下载下来学习。本次是 shlomo_dl_0001_cuda_collab_pytorch.ipynb部分，项目...
- 人工智能干货分享：YOLO 系目标检测算法家族全景图
YOLO目标检测算法诞生于2015年6月，从出生的那一天起就是“高精度、高效率、高实用性”目标检测算法的代名词。 ...在原作者JosephRedmon博士手中YOLO经历了三代到YOLOv3，今年初JosephRedmon宣告退出计算机视觉...
- Object Detection经典代码与文章
转载自Object Detection Papers Deep Neural Networks for Object Detection paper: ...OverFeat: Integrated Recognition, Localizatio...
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- Android编程经典200例
资源名称：Android编程经典200例内容简介：本书通过200个经典实例全面、系统地介绍了Android平台下的软件开发知识，重点突出、涉及面广、实用性强，在实例的讲解过程中还详细分析了开发思路及侧重点，使读者达到举一反三的效果。全书分为14章，分别为：Android简介、Android简单控件的开发及应用、Android高级控件的开发及应用、手机用户界面、手机通信服务及手机控制、手机的自动服务 资源太大，传百度网盘了，链接在附件中，有需要的同学自取。
- APP内置IM 系统——从入门到千万级在线
IM （即时通讯）系统是一种大型实时系统，其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天，很多APP都希望为自己的应用增加IM系统，但却不得其法。本课程抽丝剥茧，搭建一套简IM 系统，先让开发者了解如何实现这类系统，然后会不断的对系统进行扩展，并详述要支撑千万级别的用户，系统架构要经过哪些方面的演变，在每个阶段需要具体考量哪些因素；其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程，开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}
- jdk全部版本下载
java jdk全部资源下载，方便，官网下载太慢，特发此一起下载