- 思想 一般化的跟踪问题可以分解成如下几步： 1. 在帧中，在当前位置附近采样，训练一个回归器。这个回归器能计算一个小窗口采样的响应。 2. 在帧中，在前一帧位置附近采样，用前述回归器判断每个采样的响应。 3. 响应最强的采样作为本帧位置。 循环矩阵表示图像块 在图像中，循环位移操作可以用来近似采样窗口的位移。 训练时，围绕着当前位置进行的一系列位移采样可以用二维... 思想 一般化的跟踪问题可以分解成如下几步： 1. 在帧中，在当前位置附近采样，训练一个回归器。这个回归器能计算一个小窗口采样的响应。 2. 在帧中，在前一帧位置附近采样，用前述回归器判断每个采样的响应。 3. 响应最强的采样作为本帧位置。 循环矩阵表示图像块 在图像中，循环位移操作可以用来近似采样窗口的位移。 训练时，围绕着当前位置进行的一系列位移采样可以用二维...
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- 证明relu6能比leaky relu有更好的效果，收敛也更快。 pelee mouse 测试集 map 94.57 训练集 ？ yolov3 测试集map 95 训练集99% 卷积层得来的特征： 输入是416*416： 13*13 一个特征点代表32*32像素的图像，检测大目标，最小检测32*32的图像，基于1280是96*96的图... 证明relu6能比leaky relu有更好的效果，收敛也更快。 pelee mouse 测试集 map 94.57 训练集 ？ yolov3 测试集map 95 训练集99% 卷积层得来的特征： 输入是416*416： 13*13 一个特征点代表32*32像素的图像，检测大目标，最小检测32*32的图像，基于1280是96*96的图...
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- Softmax 个人理解：在训练的时候，加上角度margin，把预测出来的值减小，往0那里挤压，离标注距离更大，减少训练得分，加大loss，增加训练收敛难度。 不明白的有个问题？减去m后，如果出现负数怎么办？ 以下有的内容参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/97475133 softmax... Softmax 个人理解：在训练的时候，加上角度margin，把预测出来的值减小，往0那里挤压，离标注距离更大，减少训练得分，加大loss，增加训练收敛难度。 不明白的有个问题？减去m后，如果出现负数怎么办？ 以下有的内容参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/97475133 softmax...
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