通常ｆａｓｔｅｒ－ｒｃｎｎ目标检测有两个步骤，一个是侯选框生成，一个是侯选框微调＋目标区分，但是对于单目标识别，
我经常喜欢只使用ｒｐｎ网络，效果还不错，不过仅仅的ｒｐｎ使用参考的参数通常会造成一个目标很多个候选框，这时候
降低第一步骤的ｉｏｕ值就可以啦
first_stage_nms_iou_threshold ＝ ０．７ （默认）
first_stage_nms_iou_threshold ＝ ０．３
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生成对抗网络GAN（Generative Adversarial Network） 2014年Szegedy在研究神经网络的性质时，发现针对一个已经训练好的分类模型，将训练集中样本做一些细微的改变会导致模型给出一个错误的分类结果，这种虽然发生扰动但是人眼可能识别不出来，并且会导致误分类的样本被称为对抗样本，他们利用这样的样本发明了对抗训练(a…
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方法一： 首先编写模型结构： class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model,self).__init__() self.l1=nn.Linear(100,50) self.l2=nn.Linear(50,10) self.l3=nn.Linear(10,1) self.sig=nn.Sigmo…
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 杭州市 疫情以来，各路研究爱好者开始新的研究，目前已经被研究出很多高效高精度的框架，在深度学习领域，模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！ 1.摘要 模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标…
最早出现在DeeplLab系列中，作用：可以在不改变特征图尺寸的同时增大感受野，摈弃了pool的做法（丢失信息）； 我们设: kernel size = k, dilation rate = d, input size = W1, output size = W2, stride=s, padding=p; Dilation convolution(扩张卷积…
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