【置顶】计算机视觉知识点总结
章节导航篇机器学习: 基本概念, 逻辑回归, KNN, 支持向量机, 决策树, 朴素贝叶斯, 降维, 聚类, XGBoost, Bagging
深度学习: 优化方法, 初始化方法, 损失函数, 激活函数, 正则化, 归一化, 感受野, 全连接层, 卷积层, 反卷积层, 空洞卷积, 池化层, 训练问题
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【置顶】基于深度学习的目标检测
前言下面对每篇文章及模型的亮点和优势进行了简单总结, 点击标题可以跳转至相关论文解读 (难免存在纰漏或者词不达意的地方, 望谅解)
基于深度学习的目标检测发展轨迹下面是自R-CNN以来有关目标检测的文章，其中，加粗的部分为具有标志性意义的检测模型。
R-CNN (CVPR, 2013) $\long
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【置顶】IJCAI 参赛方案分享
赛题介绍及获得名次大赛地址: https://tianchi.aliyun.com/markets/tianchi/ijcai19_en天池地址: https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231701/introduction队伍名称: 草帽小
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EfficientNet (ICML, 2019)
论文: EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks作者: Mingxing Tan, Quoc V.Le机构: Google Brain
摘要卷积神经网络(ConvNets)通常是在固定的资源预算下
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CornerNet-Lite (Arxiv, 2019)
文章: CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection作者: Hei Law, Yun Teng, Olga Russakovsky, Jia Deng机构: Princeton University
摘要saccade: [sæ’
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CenterNet(Points) (CVPR, 2019)
文章: Objects as Points作者: Xingyi Zhou, Dequan Wang, Philipp Kra ̈henbu ̈hl机构: UT Austin, UC Berkeley, UT Austin
摘要检测任务将物体标识为图像中的轴对齐框。大多数成功的物体检测器都枚举了潜在物
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CenterNet(Triplets) (CVPR, 2019)
文章: CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection作者: Kaiwen Duan1∗ Song Bai2 Lingxi Xie3 Honggang Qi1 Qingming Huang1 Qi Tian3机构: 1University of C
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FoveaBox (CVPR, 2019)
论文: FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector作者: Tao Kong1 Fuchun Sun1 Huaping Liu1 Yuning Jiang2 Jianbo Shi3机构: 1Department of Computer Science a
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FSAF (CVPR, 2019)
论文: Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection作者: Chenchen Zhu Yihui He Marios Savvides
摘要本文提出了一种简单有效的针对 single-shot detect
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FCOS (CVPR, 2019)
论文: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection作者: Zhi Tian Chunhua Shen Hao Chen Tong He机构: The University of Adelaide, Australia
Abstract作者
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ExtremeNet (CVPR, 2019)
论文: Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points作者: Xingyi Zhou…
摘要随着深度学习的出现，目标检测从一个自下而上的问题逐渐发展为一个自上而下的识别问题。最先进的算法列举了一个几乎详尽的 objec
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GIoU (CVPR, 2019)
Paper Reading Note
URL: https://arxiv.org/abs/1902.09630
TL;DR本文从 IOU 的角度出发, 提出了可以避免不相交bbox的反向传播问题的 GIoU, 同时将 GIoU 作为新的损失函数和评价标准进行 bbox 的回归训练, 实验表明, G
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TridentNet (CVPR, 2019)
文章: Scale-Aware Trident Networks for Object Detection作者: Yanghao Li Yuntao Chen1,3 Naiyan Wang2 Zhaoxiang Zhang机构: University of Chinese Academy of S
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Bag of Freebies (Arxiv, 2019)
文章: Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks作者: Zhi Zhang, Tong He, Hang Zhang, Zhongyuan Zhang, Junyuan Xie, Mu Li机构: Amazon Web
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