文章原创来自作者的微信公众号:[机器学习炼丹术].交流群氛围超好,我希望可以建议一个:当一个人遇到问题的时候,有这样一个平台可以快速讨论并解答,目前已经1群已经满员啦,2群欢迎你的到来哦.加入群唯一的要求就是,你对AI有兴趣.加我的微信我邀请进群cyx645016617. 论文名称:"ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks" 论文链接:htt…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28186857 这个例子说明了什么叫做空间可分离卷积,这种方法并不应用在深度学习中,只是用来帮你理解这种结构. 在神经网络中,我们通常会使用深度可分离卷积结构(depthwise separable convolution). 这种方法在保持通道分离的前提下,接上一个深度卷积结构,即可实现空间卷积.接下来通过一个例子让大家更好地理解. 假设有一个3×3大小的卷积层,其输入通道为16.输出通道为32.具体为,32个3×3大小的卷积核会遍历…

虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list.建议Oral的文章一定要去读一读. 本文中所有论文PDF已经打包上传到百度云,可以直接在GitHub项目上看到或者直接微信后台回复"ICCV…

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2,其同样是一个轻量化卷积神经网络.目标主要是在提升现有算法的精度的同时也提升速度,以便加速深度网络在移动端的应用.…

论文提出了实时的超轻量级two-stage detector ThunderNet,靠着精心设计的主干网络以及提高特征表达能力的CEM和SAM模块,使用很少的计算量就能超越目前的one-stage detectors,在ARM平台也达到了实时性,GPU的速度更是达到267fps   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/190…

论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS,不再需要anchor相关的的超参数,在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测,根据实验结果来看,FCOS能够与主流的检测算法相比较,达到SOTA,为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文地址:htt…

论文巧妙地基于one-stage目标检测算法提出实时实例分割算法YOLACT,整体的架构设计十分轻量,在速度和效果上面达到很好的trade-off.   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: YOLACT: Real-time Instance Segmentation 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.02689 论文代码:https://github.com/dbolya/yolact Introduction   目前的实例分割方法虽然效果都有很大的提…

论文提出新的特征级超分辨方法用于提升检测网络的小物体检测性能,该方法适用于带ROI池化的目标检测算法.在VOC和COCO上的小物体检测最大有5~6%mAP提升,在Tsinghua-Tencent 100K上的小物体检测则最大有约9点F1提升   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution for Small O…

新在ICCV上发的弱监督物体检测文章,偷偷高兴一下,贴出我的poster,最近有点忙,话不多说,欢迎交流- https://arxiv.org/pdf/1904.00551.pdf http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Li_Weakly_Supervised_Object_Detection_With_Segmentation_Collaboration_ICCV_2019_paper.pdf @inproceedings{…

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正…