hekaiming专坑
Posted cx2016
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了hekaiming专坑相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
先挖个
图像去雾之何凯明暗通道先验去雾算法原理及c++代码实现
ICCV 2017:FAIR Mask R-CNN
ICCV 2017:FAIR 密集物体检测的 Focal Loss
one-stage准确度落后于 two-stage,极端前景类别失衡是主要原因
提出:通过改变标准交叉熵损失来解决这种类别失衡问题
Focal Loss 将训练集中在一组稀疏的困难样本,从而避免大量简单负样本在训练的过程中淹没检测器
-> RetinaNet:又快又好
以上是关于hekaiming专坑的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
深度学习方法(二十):Hinton组最新无监督学习方法SimCLR介绍,以及Momentum Contrastive(MoCo)
深度学习方法(二十):Hinton组最新无监督学习方法SimCLR介绍,以及Momentum Contrastive(MoCo)