国产肉体XXXX裸体137大胆,国产成人久久精品流白浆,国产乱子伦视频在线观看,无码中文字幕免费一区二区三区 国产成人手机在线-午夜国产精品无套-swag国产精品-国产毛片久久国产

博客專欄

EEPW首頁 > 博客 > 目標檢測 | 基于統(tǒng)計自適應線性回歸的目標尺寸預測

目標檢測 | 基于統(tǒng)計自適應線性回歸的目標尺寸預測

發(fā)布人:CV研究院 時間:2021-06-14 來源:工程師 發(fā)布文章

一、簡要

今天分享的是研究者提出了基于統(tǒng)計自適應線性回歸的目標尺寸預測方法。YOLOv2和YOLOv3是典型的基于深度學習的對象檢測算法,它們使用統(tǒng)計自適應指數(shù)回歸模型設計了網(wǎng)絡的最后一層來預測對象的尺寸大小。

1.png

然而,由于指數(shù)函數(shù)的性質,指數(shù)回歸模型可以將損失函數(shù)的導數(shù)傳播到網(wǎng)絡中的所有參數(shù)中。研究者提出了統(tǒng)計自適應線性回歸層來緩解指數(shù)回歸模型的梯度爆炸問題。所提出的統(tǒng)計自適應線性回歸模型用于網(wǎng)絡的最后一層來預測從訓練數(shù)據(jù)集的統(tǒng)計數(shù)據(jù)估計目標的尺寸大小。研究者新設計了基于YOLOv3tiny網(wǎng)絡,它在UFPR-ALPR數(shù)據(jù)集上比YOLOv3有更高的性能。

二、背景

主要這個上韓文論文,導致本人閱讀過程比較艱難,所以今天就簡單介紹些整體框架思想,有興趣的同學可以進一步閱讀論文,深入了解!

2.png

今天我們就不介紹傳統(tǒng)的檢測網(wǎng)絡了,因為我們”計算機視覺研究院“之前分享了太多的目標檢測類干貨及實踐,想入門級進一步熟知請查看歷史分享。部分分享見下鏈接:

 往期推薦 

*博客內容為網(wǎng)友個人發(fā)布,僅代表博主個人觀點,如有侵權請聯(lián)系工作人員刪除。

高通濾波器相關文章:高通濾波器原理


關鍵詞: 深度學習

相關推薦

技術專區(qū)

關閉