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参考博客：睿智的目标检测36——Pytorch搭建Efficientdet目标检测平台参考视频：Pytorch 搭建自己的Efficientdet目标检测平台EfficientNet+BIFPN+解耦Head（类似RetinaNet），Anchor-Base 阅读全文
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参考博客：FCOS网络解析 参考视频：FCOS网络讲解 从Anchor-Base转到Anchor-free，其实会有几个问题，一个是如何匹配正负样本？第二个是预测时中心点坐标怎么定？ 如何匹配正负样本？ 网络采用了FCN，得到若干个待预测的特征图，然后将a56爆大奖在线娱乐GT的范围映射到特征图中，只要特征图中的某 阅读全文
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1. V1参考博客：EfficientNet网络详解 参考视频：9.1 EfficientNet网络详解 基于MobileNetV3的基本模块改进后形成EfficientNet-B0，并以其为基准网络，对输入图像分辨率r，网络的深度depth及网络的宽度width三个参数，在限定内存和计算量的条件下 阅读全文
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1. 前言 google团队MobileNet系列的第三个版本，在论文《Searching for MobileNetV3》中提出。感觉主要在Mnasnet和MobileNetV2上进行改进，主要工作有以下几点： 更新V2中的倒残差结构（bneck），重新设计激活函数 使用NAS搜索参数 重新设计耗 阅读全文
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1. 前言 这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的，网络架构魔改了FPN，因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——Focal Loss，用一个合适的函数，去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决 阅读全文
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1. FPN 1.1. FPN简介 特征金字塔，全称Feature Pyramid Networks ，由Tsung-Yi Lin等2017年在论文《Feature Pyramid Networks for Object Detection》中提出，它的主要目标是解决在不同尺度上进行目标检测和分割时 阅读全文
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1. 前言 CSPNet 是作者 Chien-Yao Wang 等于 2019 发表的论文 CSPNET: 《A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN》。也是对 DenseNet 网络推理效率低的改进版本。 CSPNet通过 阅读全文
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参考视频：YOLOv7论文，网络结构，官方源码，超详细解析 参考博客：YOLOV7详细解读（一）网络架构解读 总体来说框架也是没有大的变化，但是Block应该是精心设计过的，ELAN有点像Inception模块，加上RepVgg的结构重参数化，还有SPP魔改，总体感觉就是网络过于复杂，而且和v6同期 阅读全文
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1. 前言 YOLOv6是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。它支持模型训练、推理及多平台部署等全链条的工业应用需求，并在网络结构、训练策略等算法层面进行了多项改进，能够同时专注于检测的精度和推理效率。 与其他yolo模型的性能对比： YOLOv6-N在COCO数据集上精度为35. 阅读全文
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1. 参考 视频：14.1 RepVGG网络讲解 博客：RepVGG网络简介 2. 主要内容 2.1.与其他网络对比 如下图所示，RepVGG无论是在精度还是速度上都已经超过了ResNet、EffcientNet以及ReNeXt等网络。 2.2. 创新点，结构重参数化 在训练时，使用一个类似ResN 阅读全文