学习如何学习一直是机器学习领域内一项艰巨的挑战，而最近 UC Berkeley 的研究人员撰文介绍了他们在元学习领域内的研究成功，即一种与模型无关的元学习（MAML），这种方法可以匹配任何使用梯度下降算法训练的模型，并能应用于各种不同的学习问题，如分类、回归和强化学习等。 智能的一个关键特征是多面性（versatility）：...
原创
2021-08-13 09:22:41
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很多真实数据的维度经常更高。例如，彩色图像在高和宽2个维度外还有RGB（红、绿、蓝）3个颜色通道。假设彩色图像的高和宽分别是和（像素），那么它可以表示为一个的多维数组。我们将大小为3的这一维称为通道（channel）维。本节我们将介绍含多个输入通道或多个输出通道的卷积核。1. 多输入通道当输入数据含多个通道时，我们需要构造一个输入通道数与输入数据的通道数相同的卷积核，从而能够与含多通道的输入数据做
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2023-10-08 08:38:42
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论文对CornerNet进行了性能优化，提出了CornerNet-Saccade和CornerNet-Squeeze两个优化的CornerNet变种，优化的手段具有很高的针对性和局限性，不过依然有很多可以学习的地方 晓飞的算法工程笔记 公众号论文: CornerNet-Lite: Efficient Keypoint-BasedObject Detection论文地址：https://arxiv.
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2022-10-05 13:41:08
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前言继续来探索Anchor-Free目标检测算法，前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源：CVPR 2015 DenseBox ，其实同期另外一个有名的目标检测算法YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的，在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV 2
原创
2022-04-19 14:29:34
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论文：CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 代码：https://github.com/princeton-vl/CornerNet 注：本文的shape将采用TF的数据维度，pytorch将通道channel提到了axis=1这个维度，注
原创
2021-08-02 10:04:44
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1 前言
最近又跳回来继续学习基于anchor free的目标检测模型，具体包括CornerNet和CenterNet等网络结构 。
学习anchor free的detector目的如下：
（1） 作为以目标检测领域入门深度学习的小白，如果目标检测领域没有接触到anchor free，显得我很业余，很不专业（当然，这仅仅是心理作用罢了哈哈）
（2） 接触一些目标追踪领域的文章，遇到了如下的
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2021-06-15 12:58:18
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论文：CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 代码：https://github.com/princeton-vl/CornerNet 注：本文的shape将采用TF的数据维度，pytorch将通道channel提到了axis=1这个维度，注
原创
2021-05-26 21:52:49
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CornerNet: Detecting Objects as Paired KeypointsPDF: https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdfPyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/ObjectDetection-networkPyTorch代码:
原创
2022-08-05 17:54:12
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基于关键点keypoint（point数目直接基于图像空间像素数）的anchor free目标检测算法： cornertNet centerNet ExtremeNet 基于锚点anchor point（point数目基于特征空间像素数）的anchor free目标检测算法： DenseBox FC
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2020-06-12 11:25:00
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前言：CornerNet于2019年3月份提出，CW近期回顾了下这个在当时引起不少关注的目标检测模型，它的
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2022-07-30 00:56:15
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前言继续Anchor-Free探索。前面介绍了【目标检测Anchor-Free】ECCV 2018 CornerNet，相信大家对Anchor-Free目标检测算法有基本的认识和理解了。但是在介绍这个论文的时候最后提到CornerNet最大的瓶颈在于角点检测的不准确，这篇文章主要针对这一点进行了改进，提出了ExtremeNet。论文原文和代码见附录。介绍这篇论文提出了一种新的Anchor-
原创
2022-04-19 14:38:08
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概述 CornerNet是一个anchor-free目标检测模型，至于为什么不使用anchor，作者提出了anchor-based模型的两个缺点： 每张图片需要大量的anchor，而只有少量的anchor与ground truth有较大的IoU（positive），这导致了positive和nega ...
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2021-09-12 18:44:00
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CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文链接：https://arxiv.org/abs/1808.01244 代码链接： https://github.com/umich-vl/CornerNet ECCV 2018的paper list已经更新，想要下载的可以去这儿找。本周介绍的正是ECCV 2018上的CornerNet，这篇文
CornerNet代码解析——损失函数 文章目录CornerNet代码解析——损失函数前言总体损失1、Heatmap的损失2、Embedding的损失3、Offset的损失 前言今天要解析的是CornerNet的Loss层源码，论文中Loss的解析在这：CornerNet的损失函数原理总体损失总体的损失函数如下图所示，三个输出分别对应三部分损失，每部分损失有着对应的权重。接下来分别讲述每一块的损失
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2023-12-14 19:24:37
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CentripetalNet: Pursuing High quality Keypoint Pairs for Object Detection向心网络：追求高质量的关键点对用于目标检测概述这篇文章是基于之前的CornerNet的，主体沿用的CornerNet的主干网络。 角点预测就是用的cornerNet的部分，还有corner pooling这些。在角点匹配这里作者提出了自己的
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2024-09-23 13:08:29
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Windows下pytorch运行CornerNet教程 环境：windows 10, python 3.7, CUDA 10.0+cudnn 7.6.2, pytorch 1.0 设备：RTX 2060原代码：https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite作者：淘宝 图灵工作室联系我们^ _ ^===============推理===========
基础知识：主流算法简介密歇根大学 Hei Law 等人在 ECCV 2018上，发表了一篇论文，提出了目标检测 CornerNet 算法。这个算法和主流算法有很多不一样。CornerNet 顾名思义，就是由图像边界形成的角（corner），组成的网（net）。在 CornerNet 算法出现以前，目标检测领域的主流算法主要分为 one-stage (一刀流，如 SSD, YOLO)和 two-st
目标检测领域最近有个较新的方向：基于关键点进行目标物体检测。该策略的代表算法为：CornerNet和CenterNet。由于本人工作特性，对网络的实时性要求比较高，因此多用YoLov3及其变体。而就在今天下午得知，基于CornerNet改进的CornerNet-Squeeze网络居然在实时性和精度上都超越了YoLov3，我还是蛮激动的，故趁此机会学习下该类检测算法的原理。cornerNer论...
原创
2021-08-26 11:51:27
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CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection CenterNet是在CornerNet的基础上改进。先回归一下CornerNet的主要思想：在检测角点部分，CornerNet产生两个热点图，分别对应左上角和右下角。热点图可以表示不同类别的角点在图中的位置并且对每个角点附上一个置信度分数，此外还产生一个嵌入向量和偏移量，嵌入向量用来确认左上角和右
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2024-08-09 10:28:57
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CornerNet (ECCV2018)CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints创新点1、将目标检测问题当作关键点检测问题来解决，也就是通过检测目标框的左上角和右下角两个关键点得到预测框，因此CornerNet算法中没有anchor的概念，这种做法在目标检测领域是比较创新的而且能够取得不错效果是很难的。 2、整个检测网络的训练是从头开始的，并
