猫小花

目标检测系列——Faster R-CNN原理详解 写在前面   前文我已经介绍过R-CNN、Fast R-CNN的原理，具体内容可以点击下面链接阅读。【注：阅读此篇之前建议...

本文正在参加「金石计划 . 瓜分6万现金大奖」   注意力机制——SENet原理详解及源码解析 写在前面 ​近期，我打算出一个注意力机制的专题，会介绍一些比较经典的注意力机...

5. 最长回文子串 中等 10. 正则表达式匹配 困难 32. 最长有效括号 困难 62. 不同路径 中等 64. 最小路径和 中等 70. 爬楼梯 简单 72. 编辑距离...

two-stage： two-stage算法会先使用一个网络生成proposal，如selective search和RPN网络， RPN出现后，ss方法基本就被摒弃了。R...

论文 https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf 背景 DIoU-NMS出现于Distance-IoU一文，研究者认为若相邻框的中心点越靠近当...

论文：https://arxiv.org/abs/1807.11590 代码：https://github.com/vacancy/PreciseRoIPooling 背景...

论文: https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017_workshops/papers/w14/Zhou_CAD_Scal...

1、研究背景 论文: https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf NMS通过类别预测分数和bbox对所有的框进行后处理，最终决定目标检测模型的...

在一些情况下，我们希望概率分布中的所有质量都集中在一个点上。这可以通过 Dirac delta函数 δ(x)定义概率密度函数来实现： $$ p$(x)=δ(x−μ) $$ ...

论文: https://arxiv.org/pdf/1704.04503.pdf 1: 研究背景 经典的NMS使用阈值的方式对iou过大的框进行抑制，也就是当IOU高于阈值...

相同点: 两者在降维时都使用了特征分解的思想 ，PCA主要是从特征的协方差角度，去找到比较好的投影方式。LDA更多的是考虑了标注，即希望投影后不同类别之间数据点的距离更大，...

数据不足：数据增强（剪切，旋转，缩放，翻转等） 模型能力不足：用更好的 backbone 目标检测中的 NMS 算法也会导致漏检和误检，比如阈值设置不一定合理，导致过滤的边...

RCNN会从一张图片中找出n个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率: 就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是...

1. IOU和GIOU损失 边界框回归（Bounding Box Regression**）是物体检测中重要的一项任务，之前大部分的物体检测模型是直接对边界框的位置（中心点...

48. 旋转图像 中等 142. 环形链表 II 中等 48. 旋转图像 解法1: 原地旋转 借助temp来存储 两层for循环嵌套 时间复杂度:O(N2), 其中 N 是...