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论文阅读与复现
论文阅读与复现

YOLOv5使用ICCV2023蛇形卷积DSConv

DSConv 是ICCV2023 提出的一种受变形卷积启发提出的融合拓扑控制的卷积,其主要针对血管类似的细长形态目标的分割,具体内容可以去阅读论文:https://arxiv.org/abs/2307.08388 所以如果你的项目中有类似血管这种细长形态的目标,可以尝试一下蛇形卷积 代码链接 :https://github.com/YaoleiQi/DSCNet 主要文件就是 DSConv.py,首先测试了经过DSConv的维度前后变化, from models.DSConv_dev import My_DSCon…

2023年10月13日 0条评论 81人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
论文阅读与复现

论文阅读《Uninformed Students: Student–Teacher Anomaly Detection with Discriminative Latent Embeddings》

个人理解: 使用 集成 多个学生网络 来预测 经过在其他数据集预训练的老师网络,通过这种所谓的 预测不确定性 ,各学生网络 针对同一张图片【图片中的各个patch p(r,c)】 老师的输出作为 回归目标;此时 学生网络的预测不确定性和回归的误差 就作为了异常分数; 进一步,为了得到一个 能够输出 discriminative embeddings 的老师网络,作者使用了 两种方法来实现这一效果: 蒸馏一个效率低但性能强大的 分类网络 知识,这里面涉及到的一个损失 L_k 自监督 metric learning t…

2023年8月30日 0条评论 134人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
新鲜出炉

搞清mask分支,Mask R-CNN 论文阅读与代码理解

Abstract mask rcnn 是在 Faster r-cnn 基础上增加了一个 mask预测分支,因此被命名 检测速度大概 在 5fps mask rcnn 也适用于其他任务,如人体姿态估计 Introduction 视觉社区在很短的时间内,对目标检测和语义分割的结果进行了迅速改进。 在很大程度上,这些进步是由强大的 baseline system 驱动的,例如,Fast/Faster R-CNN 和 FCN 分别用于物体检测和语义分割。这些方法在概念上是直观的,并提供了灵活性和稳健性,同时还有快速的训练和…

2023年8月6日 0条评论 124人阅读 0人点赞 Csy 阅读全文
十年之约
每日一句

后来你遇见的人都在试探,都在权衡,那些热烈的坦荡,可爱的真诚,勇敢的专一你再也不会遇见。

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