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- C3F：首个开源人群计数算法框架 导读：52CV曾经报道多篇拥挤人群计数相关的技术，比如最近的： CVPR 2019 | 西北工业大学开源拥挤人群数据集生成工具，大幅提升算法精度 开源地址： https://github.com/gjy3035/C-3-Framework 这个有个核心网络加自己的人数计数，比如resn... C3F：首个开源人群计数算法框架 导读：52CV曾经报道多篇拥挤人群计数相关的技术，比如最近的： CVPR 2019 | 西北工业大学开源拥挤人群数据集生成工具，大幅提升算法精度 开源地址： https://github.com/gjy3035/C-3-Framework 这个有个核心网络加自己的人数计数，比如resn...
- end2end的意思在不同人看来有不同理解，但是作为程序员/深度学习炼丹娃，应当理解为：至少是从处理过的图像-->最终目标结果（比如分类结果、检测结果、分割结果等）的一个流程，也就是起码把原来的“特征提取”和“用分类器做分类，包括特征选择”的两个模块，串在一起了，而不是显示地分成两个模块。 下面是转载知乎的回答： 作者：王赟 Maigo 链接：https:/... end2end的意思在不同人看来有不同理解，但是作为程序员/深度学习炼丹娃，应当理解为：至少是从处理过的图像-->最终目标结果（比如分类结果、检测结果、分割结果等）的一个流程，也就是起码把原来的“特征提取”和“用分类器做分类，包括特征选择”的两个模块，串在一起了，而不是显示地分成两个模块。 下面是转载知乎的回答： 作者：王赟 Maigo 链接：https:/...
- 深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） 前言 （标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch grad... 深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam） 前言 （标题不能再中二了）本文仅对一些常见的优化方法进行直观介绍和简单的比较，各种优化方法的详细内容及公式只好去认真啃论文了，在此我就不赘述了。 SGD 此处的SGD指mini-batch gradient descent，关于batch grad...
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- 原文：http://www.tinymind.cn/articles/1176 在 AlphaGo 对弈李世石、柯洁之后，更多行业开始尝试通过机器学习优化现有技术方案。其实对于实时音视频来讲，对机器学习的研究已有多年，我们曾分享过的实时图像识别只是其中一种应用。我们还可以利用深度学习来做超分辨率。我们这次就分享一下用于超分辨率的深度学习基本框架，以及衍生... 原文：http://www.tinymind.cn/articles/1176 在 AlphaGo 对弈李世石、柯洁之后，更多行业开始尝试通过机器学习优化现有技术方案。其实对于实时音视频来讲，对机器学习的研究已有多年，我们曾分享过的实时图像识别只是其中一种应用。我们还可以利用深度学习来做超分辨率。我们这次就分享一下用于超分辨率的深度学习基本框架，以及衍生...
- 加权边界框融合(WBF) 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf 源码https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion WBF 的一些缺陷： 速度慢，大概比标准NMS慢3倍WBF实验中是在已经完成NMS的模型上进行的 下面是WBF的算法步骤： 每个模型的每个预测... 加权边界框融合(WBF) 原文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.13302.pdf 源码https://github.com/ZFTurbo/Weighted-Boxes-Fusion WBF 的一些缺陷： 速度慢，大概比标准NMS慢3倍WBF实验中是在已经完成NMS的模型上进行的 下面是WBF的算法步骤： 每个模型的每个预测...
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- Region Proposal Network RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的滑窗（论文中作者选用了n=3，即3*3的滑窗）生成一个长度为256（对应于ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长度的全连接特征.然后在这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层： (1)reg-layer,用于预测proposal的... Region Proposal Network RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的滑窗（论文中作者选用了n=3，即3*3的滑窗）生成一个长度为256（对应于ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长度的全连接特征.然后在这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层： (1)reg-layer,用于预测proposal的...
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