狼啸风云

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Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection

从几个例子中检测稀有物体是一个新兴的问题。 先前的研究表明元学习是一种很有前途的方法。 但是,精细的调音技术没有引起足够的重视。 我们发现,仅微调现有检测器的最...

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Container: Context Aggregation Network

卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉中无处不在,具有无数有效和高效的变化。最近,Container——最初是在自然语言处理中引入的——已经越来越多地应用于计算机...

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计算机视觉最新进展概览(2021年5月30日到2021年6月5日)

现有的旋转目标检测器大多继承自水平检测范式,因为后者已经发展成为一个成熟的领域。 然而,由于当前回归损失设计的局限性,尤其是对于大纵横比的目标,这些检测器难以在...

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Low-Shot Learning from Imaginary Data

人类可以快速学习新的视觉概念,也许是因为他们可以很容易地从不同的角度想象出新的物体的样子。结合这种对新概念产生幻觉的能力,可能有助于机器视觉系统进行更好的低视角...

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修改xml的节点

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COCO数据集80类别名称与id号的对应关系

COCO数据集共80小类,类别id号不连续,最大为90,各类别id与类别名称对应关系如下:

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目标检测数据集PASCAOL VOC的xml格式转换为YOLO的txt格式

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将VOC格式的数据集转换为COCO格式

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基于深度学习的弱监督目标检测

弱监督目标检测(WSOD)和定位(WSOL),即使用图像级标签检测图像中包含边界框的多个或单个实例,是CV领域中长期存在且具有挑战性的任务。 随着深度神经网络在...

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Cycle-Dehaze: Enhanced CycleGAN for Single Image Dehazing

在这篇文章中,我们提出了一个端到端的网络,称为Cycle-Dehaze,为单一图像去雾问题,它配对的有雾图像和其对应的图像进行训练。也就是说,我们通过以不成对的...

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CANDY

单幅图像去雾是一个具有挑战性的不适定问题。文献中现有的去雾方法,包括最近引入的深度学习方法,将去雾问题建模为估计中间参数的问题,场景透射图和大气光。这些用于根据...

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Generalized Few-Shot Object Detection without Forgetting

近年来,少样本目标检测被广泛用于处理数据有限的情况。虽然大多数以前的工作仅仅集中在少样本类别的性能上,我们声称检测所有类别是至关重要的,因为测试样本可能包含现实...

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Improved Traffic Surveillance via Detail Preserving

近年来,在深度卷积神经网络(CNNs)的帮助下,图像和视频监控在智能交通系统(ITS)中取得了长足的进展。 作为一种先进的感知方法,智能交通系统对视频监控中每一...

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计算机视觉最新进展概览(2021年5月16日到2021年5月22日)

1、Improved detection of small objects in road network sequences using CNN and su...

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Hallucination Improves Few-Shot Object Detection

学习从少量的注释实例中检测新目标具有重要的现实意义。当例子极其有限(少于三个)时,就会出现一种特别具有挑战性而又普遍的制度。改进少样本检测的一个关键因素是解决缺...

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RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time...

RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffer...

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nn.GroupNorm()

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ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samp=0

跑baseline调试代码时遇到了一些问题,当时报了错,反复找不到原因,后来受到了下面这篇博客的启发终于解决了问题,我就将这个问题再总结一下:

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Pytorch DataLoder中sampler

先看下官方给出的sampler.py源码: https://github.com/pytorch/pytorch/blob/master/torch/util...

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恶略天气下的目标检测

1、Object Detection in Fog Degraded Images

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