深度神经网络在具备大量参数、使用大量正则化和噪声时效果很好，如权重衰减和 dropout [1]。尽管 dropout 的首次成功与卷积网络相关，但近期的卷积架构很少使用 dropout [3–10]。大部分情况下，dropout 主要用于卷积网络的全连接层。
在我们测试MNIST上，3层卷积+ dropXXX，所有参数均为改变的情况下，可以提升MNIST准确率1〜2点。
昨天arXiv新上一篇被NIPS2018会议接收的论文《DropBlock: A regularization method for convolutional networks》，作者为来自谷歌大脑的研究人员，提出了一种专门针对卷积层正则化的方法，方法非常简单，有效改进了CNN的各种任务，非常值得一读！
github地址：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt
继续DarkNet源码解析，本次解析src/dropout.h和src/dropout.c两个文件，也即是Dropout层。
目标检测是计算机视觉一个重要的领域。而目标检测算法的准确性和推理速度不可兼得，我们工作旨在通过tricks组合来平衡目标检测器的性能以及速度。考虑到yolo3的广泛应用，我们考虑在yolo3基础模型训练得到一个更快，准确率更高的模型，即PP-YOLO。
在机器学习领域里，Dropout 是一个较为重要的方法，其可以暂时丢弃一部分神经元及其连接，进而防止过拟合，同时指数级、高效地连接不同网络架构。
yolov4论文：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection arxiv：https://arxiv.org/abs/2004.10934 github源码：https://github.com/AlexeyAB/darknet
AP：代表的是精度 FPS：代表的是检测速度 YOLOV4的精度比YOLOV3提高了很多
论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934 论文代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet
作者总结了近几年的单阶段和双阶段的目标检测算法以及技巧，并用一个图概括了单阶段和双阶段目标检测网络的差别，two-stage的检测网络，相当于在one-stage的密集检测上增加了一个稀疏的预测器
1、Bag of Tricks and A Strong Baseline for Deep Person Re-identification
论文: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香，本文主要从以下几个方面进行阐述：
卷积神经网络已经在一些与计算机视觉相关的任务上取得了相当不错的结果，如图像分类和目标检测。这种成功可以用卷积神经元的工作原理来解释：它根据图像的空间属性来突出给定的特征。浅层网络注意是归纳一些形状或者纹理特征;然而，更深层次的网络可以检测出更复杂更抽象的特征，比如整个物体或人脸。如今，从生物识别到疾病检测，很难找到其他没有CNN的计算机视觉技术。
之前，YOLO系列(v1-v3)作者 Joe Redmon 宣布不再继续CV方向的研究，引起学术圈一篇哗然。YOLO之父宣布退出CV界，坦言无法忽视自己工作带来的负面影响
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。
从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。
两个月前，YOLO 之父 Joseph Redmon 表示，由于无法忍受自己工作所带来的的负面影响，决定退出计算机视觉领域。此事引发了极大的热议，其中一个悬念就是：我们还能等到 YOLO v4 面世吗？
PP-YOLO评估指标显示出比现有的最新对象检测模型YOLOv4更高的性能。但是，提出者百度却谦虚的声明：
工业视觉、自动驾驶、安防、新零售等我们身边熟知的各行各业都需要目标检测技术，由于其很好的平衡了标注成本、检测精度和速度等，成为当前智能制造产业升级浪潮中被商业化应用最为广泛的AI技术之一。
相信不少人和文摘菌一样，一旦滑到可爱的狗子视频，都会忍不住多看几秒，然后狠狠地点个赞。
美国持续封锁，华为的技术自研，已经深入到了AI底层算法层面上，并开始将研究成果面向业界开源。
【前言】千呼万唤始出来系列，继YOLOv3两年后，YOLOv4终于出来啦，让我们来一睹论文真容吧！
您只需看一次（YOLO）是快速、准确的单阶段目标检测器。最近发布的YOLO v4与其他目标检测器相比，显示出非常好的结果。
YOLO对象检测模型自问世以来受到计算机视觉开发者的追捧、应用广发，已经陆续发出了三个版本分别是YOLOv1～YOLOv3，现在YOLOv4也出炉了，精度与速度全面超越YOLOv3版本，废话不多说了，有图为证：
随着防控措施效果显现，新冠疫情在全国范围内已经得到了控制。当我们走进地铁与车站，甚至很多小区与超市，都会看到口罩人脸检测系统与红外测温系统，这些都是人工智能在疫情控制方面给出的独到帮助。
哈喽，大家好，今天我们一起学习一下CV(Computer Vision)领域中，最牛目标检测与识别算法之一：YOLO_v4论文中的精髓部分，论文名称：《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，感兴趣的同学可以自行下载阅读，文末会贴上下载链接。
github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
目标检测在近几年开始发展成熟，但即便如此，竞争依旧激烈。如下所示，YOLOv4 宣称已经实现了当前最前沿技术的准确度，同时还能维持较高的处理帧率。使用 Tesla V100 GPU，在 MS COCO 数据集上以接近 65 FPS 的推理速度，YOLOv4 实现了 43.5% AP （65.7% AP₅₀）的准确度。但对于目标检测而言，高准确度早已不是唯一的目标。我们还希望边缘设备也能流畅地运行这些模型。因此，如何使用低成本硬件实时地处理输入视频也成为了一个重要的研究方向。
阅读 YOLOv4 过程中有趣的部分是新技术已经应用来评估、修改并集成到YOLOv4中。而且它还做了一些改变，使检测器更适合在单个GPU上训练。
当前随着深度学习算法的的快速发展，出现了很多特征提取网络结构，可以提高算法的精度。但是需要在大数据集上对这些特征组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。有些特征专门针对某些模型和某些问题，或者只针对小规模数据集;而一些其他的模型，如批处理标准化和剩余连接，适用于大多数模型、任务和数据集等。本文假设这些通用的模型包括：Weighted-Residual-Connections (WRC),Cross-Stage-Partial-connections(CSP), Cross mini-Batch Normalization (CmBN), Self-adversarial-training (SAT) andMish-activation。本文使用的一些新的网络结构包括：WRC，CSP，CmBN，SAT，Mish激活，马赛克数据增强，CmBN，DropBlock正则化和CIoU损失，并结合其中的几项来达到SOTA的表现结果。经过测试在MS COCO数据集上使用Tesla V100 GPU实时处理速度达到65FPS，精度为43.5％AP（65.7％AP50）。
开源代码：https://github.com/ultralytics/yolov5/releases
目标检测是现在最热门的研究课题，现在的框架越来越多，但是技术的新颖性到了瓶颈，目前开始流行Transformer机制，而且在目标检测领域也能获得较大的提升，也是目前研究的一个热点。
作者：Golnaz Ghaisi、Tsung-Yi Lin、Ruoming Pang、Quoc V. Le
Code: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection
有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据集进行操作；而某些功能（如批处理规范化和剩余连接）则适用于大多数模型、任务和数据集。本文假设这些通用特征包括加权剩余连接（WRC）、跨阶段部分连接（CSP）、跨小批量规范化（CmBN）、自对抗训练（SAT）和Mish激活。本文使用了新功能：WRC、CSP、CmBN、SAT、误激活、马赛克数据增强、CmBN、DropBlock正则化和CIoU丢失，并将其中一些功能结合起来，以达到以下效果：43.5%的AP（65.7%的AP50）用于MS COCO数据集，在Tesla V100上以65 FPS的实时速度。
最近在github上看到一个博主开源的YOLOv7仓库都惊呆了，YOLOv6都还没出来怎么就到YOLOv7了
喜欢看科幻电影的朋友一定会对这样的画面印象深刻：钢铁侠去解救被恐怖分子挟持的人质时，他的战衣可以快速的从人群之中识别持有武器的恐怖分子，并确定恐怖分子的位置，然后一阵火花带闪电就问题解决了，岂是一个“帅”字可以形容！从发现敌人到发动攻击不超过5秒种，可谓战衣在手，天下我有！令科幻迷们大喊一声：“这样的战衣给我来一打！”
前面我们已经对内存池MemoryPool、内存管理器MemoryManager有了比较深入的了解，接下来要介绍的就是MemoryStore，它负责Spark内存存储的具体事项，将内存管理机制与存储块联系起来。本文先介绍与MemoryStore相关的MemoryEntry，然后详细分析MemoryStore的主要源码。
期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件，现在最重要的应该是把yolov4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分享yolov4，下一期我们将yolov5好好讲清楚！
Tricks大法好！PP-YOLO可达45.2% mAP，速度高达72.9 FPS！FPS和mAP均超越YOLOv4，FPS也远超过EfficientDet！
深度神经网络往往存在过拟合的问题，需要Dropout、权重衰减这样的正则化方法的加持。
YOLO系列是基于深度学习的回归方法。 RCNN， Fast-RCNN，Faster-RCNN是基于深度学习的分类方法。
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采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派，一类是以 R-CNN 为代表的 two-stage，另一类是以 YOLO 为代表的 one-stage，
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