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​Kaggle X光肺炎检测比赛第二名方案解析 | CVPR 2020 Workshop

代码地址:https://github.com/tatigabru/kaggle-rsna

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收藏 | PyTorch Cookbook:常用代码段集锦

链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/59205847

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基础积累 | 一文看懂深度学习模型压缩和加速

地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/138059904

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目标检测 | Facebook开源新思路!DETR:用Transformers来进行端到端的目标检测

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.12872.pdf

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已开源!通过高度驱动的注意力网络改善城市场景语义分割 | CVPR2020

代码地址:https://github.com/shachoi/HANet(已开源)

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多目标跟踪 | FairMOT:统一检测、重识别的多目标跟踪框架,全新Baseline

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf

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语义分割 | 新SOTA,Cityscapes 85.1%mIoU!分层多尺度注意力超越HRNetV2+OCR+SegFix

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.10821.pdf

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目标检测 | AP-Loss:提高单阶段目标检测性能的分类损失,超越Focal loss

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.06373v3.pdf

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语义分割标注工具Semantic Segmentation Editor 快速安装指南

Semantic-Segmentation-Editor是由日立汽车工业实验室(Hitachi Automotive And Industry Lab)开源的基...

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超分辨率 | 综述!使用深度学习来实现图像超分辨率

今天给大家介绍一篇图像超分辨率邻域的综述,这篇综述总结了图像超分辨率领域的几方面:problem settings、数据集、performance metric...

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来聊聊DenseNet及其变体PeleeNet、VoVNet

前面,基础积累系列的文章讲了ResNet网络及其变体,具体可以参考文章:来聊聊ResNet及其变体,ResNet通过前层与后层的“短路连接”(Shortcuts...

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语义分割 | 轻量级实时分割经典BiSeNet及其进化

基于轻量化网络模型的设计作为一个热门的研究方法,许多研究者都在运算量、参数量和精度之间寻找平衡,希望使用尽量少的运算量和参数量的同时获得较高的模型精度。目前,轻...

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目标检测 | 盘点目标检测中的特征融合技巧(根据YOLO v4总结)

在深度学习的很多工作中(例如目标检测、图像分割),融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高,包含更多位置、细节信息,但是由于经过的卷积更少...

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来聊聊图像插值算法

主要可以分为两类,一类是线性图像插值方法,另一类是非线性图像插值方法,如上图所示。

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医学图像分割 | U-Net网络及他的变体

今天来简单归纳一下,医学图像分割的内容,还有很多代表性的工作在之后的文章中不断更新,由于同一个网络结构可能在不同的数据集上表现出不一样的性能,在具体的任务场景中...

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日常读paper | 一款口罩检测应用 ——RetianMask

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.03950.pdf

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目标检测 | 解决小目标检测!多尺度方法汇总

最开始在深度学习方法流行之前,对于不同尺度的目标,大家普遍使用将原图构建出不同分辨率的图像金字塔,再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标,以...

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CVPR 2020 | 商汤提出SEPC:应对尺度变化的目标检测新算法

在CVPR 2020上,为了更好的解决物体检测中的尺度问题,商汤EIG算法中台团队重新设计了经典的单阶段检测器的FPN【1】以及HEAD结构,通过构造更具等变性...

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目标检测 | 基于扩展FPN的小目标检测方法

摘要:小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战,因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。尽管在特征金字塔网络中进行尺度级别的相应检测可以缓解此问题,但各种尺度的特征耦...

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来聊聊ResNet及其变种

2015 年,ResNet 横空出世,一举斩获 CVPR 2016 最佳论文奖,而且在 Imagenet 比赛的三个任务以及 COCO 比赛的检测和分割任务上都...

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