EfficientDet：COCO 51.0 mAP！谷歌大脑提出目标检测新标杆 / 开普饭

深度学习发展到现在已经有很多优秀的模型,同时很多大公司也会在内部开发自己的框架,快速的实现业务,从而产生实际价值. 如下面的招聘要求一样,市场需要这些能熟练使用现有工具快速实现,MMDetection ...

Scale Match for Tiny Person Detection-微小人物检测的尺度匹配我的总结: Abstract 1. Introduction 2. Related Work 3. ...

重磅干货,第一时间送达计算机视觉界已经集中在度量 mAP 上,来比较目标检测系统的性能.在这篇文章中,我们将深入了解平均精度均值 (mAP) 是如何计算的,以及为什么 mAP 已成为目标检测的首选指 ...

机器学习与生成对抗网络记录分享通俗.有趣的AI科技知识,包括不限于CV.GAN等等,还有程序员求职面试.内推等资料,偶尔分享诗词歌赋.陶冶情操,一起做个有趣.前沿的人! 94篇原创内容公众号作者 ...

DL之MaskR-CNN:Mask R-CNN算法的简介(论文介绍).架构详解.案例应用等配图集合之详细攻略相关文章CV之IS:计算机视觉之图像分割(Image Segmentation)算法的简介. ...

导读:2019年11月21日,谷歌大脑团队发布了论文 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection .Google Brain 团队的三位 ...

DL之RetinaNet:基于RetinaNet算法(keras框架)利用resnet50_coco数据集(.h5文件)实现目标检测相关文章 DL之RetinaNet:RetinaNet算法的简介( ...

极市导读:在移动端上的目标检测架构,目前比较流行的三大派系分别为:谷歌出品的MobileNet系列(v1-v3).旷视科技产品的ShuffleNet系列(v1-v2).Facebook出品的FBNet ...

今天要跟大家重磅介绍上午谷歌大脑新出的论文<EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks> ...

昨天arXiv新上一篇被NIPS2018会议接收的论文<DropBlock: A regularization method for convolutional networks>,作者为 ...

基于区域的CNN(R-CNN),在目标检测领域具有统治地位,在兴趣区域(RoI)上的操作比如RoIPooling和RoIAlign扮演了重要角色,但是它们只利用了兴趣区域内的信息,而兴趣区域附近的上下 ...

去年谷歌发布了TensorFlow目标检测API[7],从那以后陆续添加了很多新特性,比如Neural Architecture Search[1]的模型学习,支持实例分割[8],在谷歌的超大数据集O ...

AI/CV重磅干货,第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号.计算机视觉.图像处理.机器学习.深度学习.C/C++.Python.诗和远方等. 214篇原创内容 Official A ...

深度学习技术前沿 130篇原创内容公众号来源:arxiv 编辑:Priscilla 好困&新智元 [导读]谷歌大脑与CMU华人团队提出全新图像+文本预训练模型SimVLM,在最简单的模型结 ...

当前,卷积神经网络(CNN)和基于自注意力的网络(如近来大火的 ViT)是计算机视觉领域的主流选择,但研究人员没有停止探索视觉网络架构的脚步.近日,来自谷歌大脑的研究团队(原 ViT 团队)提出了一种 ...

EfficientDet：COCO 51.0 mAP！谷歌大脑提出目标检测新标杆