《统计学习方法》极简笔记P6:逻辑回归算法推导
逻辑回归模型Logistic分布分布函数密度函数逻辑回归模型比较上述两个条件概率值,将实例x分到概率大的那一类记则,逻辑回归模型如下另:事件发生概率为p,则该事件的几率(odds)为p/(1-p),对数几率为logit(p)=log(p/1-p)所以即,逻辑回归模型中,Y=1的对数几...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Generalized Focal Lossv1,v2
1. Generalized Focal LossAbstractOne-stage检测器基本上将目标检测定义为密集分类和定位(即边界盒回归)。该分类方法通常采用Focal loss进行优化,回归框位置通常采用狄拉克分布法进行学习。One-stage检测器的一个最新趋势是引入一个独立的预测分支来估计...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——YOLOX
paper:YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021摘要:作者将YOLO检测器切换为anchor_free方式,并且结合了一些先进的检测测量,比如一个解耦的检测器头部以及一个标签分配策略SimOTA。ps:作者用一个YOLOX-L模型赢得了流感知挑战(2021年CVP...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——PP-YOLOv2
paper:PP-YOLOv2: A Practical Object Detectorcode:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection摘要:在PP-YOLO的基础上再进行了改进,提高精度的同时几乎保持推断时间不变。作者分析了一系列改进,并通过...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——PP-YOLO
paper:PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detectorcode:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection摘要:在实际应用中,由于硬件的限制,往往需要牺...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——DETR
paper:End-to-End Object Detection with Transformerscode:https://github.com/facebookresearch/detr摘要:paper提出将目标检测问题看作是集合预测问题,简化了检测流程,有效的消除了一些设计需要:如非最大抑制...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Dynamic R-CNN算法
paper:Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training摘要:虽然两阶段目标检测算法近年不断发展,但是其训练过程并非完美的。作者发现了固定网络设置和动态训练过程之间存在的不一致问题,这极大地影响了性...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Libra R-CNN算法
paper:Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection摘要:相比于模型结构,相比之下如何对模型进行训练这一方面受到的关注比较少,但是其对于目标检测任务来说同样的重要。作者回顾了检测器的标准训练过程,发现了检测性能往往受到训练...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Mask R-CNN算法
paper:Mask R-CNN作者:Kaiming He摘要:其实,这篇论文中,作者是设计用来解决对象实例分割问题的,所以文章的名字可能起得不算很好,请多包含。但是在Mask R-CNN算法中,可以有效的检测出图像中的对象,同时为每个实例生成高质量的分割掩码。Mask ...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Cascade R-CNN算法
paper:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection摘要:曾经,在目标检测领域中,IoU阈值的设定非常重要。如果设置一个比较低的阈值,会出现比较多的噪声对象;而如果设置的比较高,检测器的性能也会下降。这主要是两个原因ÿ...
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