efficientdet专题

【EfficientDet】论文解读

论文链接： https://arxiv.org/abs/1911.09070 可用代码链接：（下面这个代码有可能会缺东西，记得从他给的readme的其他工程中寻找） keras：https://github.com/xuannianz/EfficientDet EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection Google Bra

对比实验系列：Efficientdet环境配置及训练个人数据集

一、源码下载可以通过下方链接下载Efficientdet源码 GitHub - zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch: The pytorch re-implement of the official efficientdet with SOTA performance in real time and pretrained weights.The

Google版EfficientDet训练自己的数据集

Ubuntu 20.04，cuda10.1，TensorFlow2.1.0，python3.6.9环境，使用Google版efficientDet训练自己的数据集，预测图片，并将结果写入txt 0.项目地址 https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet 1.项目部署使用docker部署环境 Ubuntu 20

EfficientDet:Scalable and Efficient Object Detection中文版 (BiFPN)

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection EfficientDet：可扩展和高效的目标检测摘要模型效率在计算机视觉中变得越来越重要。本文系统地研究了用于目标检测的神经网络架构设计选择，并提出了几个关键的优化方法来提高效率。首先，我们提出了**加权双向特征金字塔网络（BiFPN），可以轻松快速地进行多尺度特征融合；其次，我们

google官方efficientdet网络训练自己数据集步骤以及问题解决

google官方efficientdet网络训练自己数据集步骤以及问题解决 1、谷歌官方代码网址，github上有各种版本的，建议使用官方的不会出现什么问题。 https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet 本人采坑记录，一开始使用github上pytorch版本star比较高的用来训练测试，发现精度还不错，但是infer

EfficientDet论文讲解

目录 EfficientDet 0、摘要 1、整体架构 1.1 BackBone：EfficientNet-B0 1.2 Neck：BiFPN特征加强提取网络 1.3 Head检测头 1.4 compound scaling 2、anchors先验框 3、loss组成 4、论文理解 5、参考资料 EfficientDet 　　影响网络的性能(或者说规模)的三

TensorRT实现EfficientDet推理加速（二）

一、参考资料为什么你比官方的运行速度快全网第一SoTA成绩却朴实无华的pytorch版efficientdet PyTorch转TensorRT流程一文掌握Pytorch-onnx-tensorrt模型转换 onnx-tensorrt安装 ONNX前向inference调试二、重要说明论文中介绍说EfficiendDet-D1(640)的infer速度为16ms，实际上测试没有那么

【论文笔记】EfficientDet（BiFPN）（2020）

目录前言一、研究背景二、新型Neck结构：BiFPN三、EfficientDet的网络结构四、PyTorch实现model 前言论文地址： https://arxiv.org/abs/1911.09070. PyTorch实现： https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch. 贡献：提出一种全新

部署官方tensorflow版本EfficientDet

Docker部署官方tensorflow版本EfficientDet 官方版本EfficientDet依赖环境为tensorflow2.1.0，python版本为3；而tensorflow2.1.0gpu版本又依赖于cuda10.1，为了不对本机环境产生影响，所以采用docker部署一、官方镜像下载在tensorflow官方镜像地址copy下载命令，复制到host机器的终端运行如果

EfficientDet网络解析

EfficientDet网络解析模型效果模型结构EfficientNet网络BiFPN网络anchorLoss函数 Compound Scaling的影响EfficientDet系列参数EfficientDet系列模型效果模型效果 EfficientDet在COCO上的精度和模型FLOPs如下所示：模型结构 EfficientDet以EfficientNet网络作为b

EfficientDet的简略解读介绍

1、背景介绍 EfficientDet本文系统地研究了用于目标检测的各种神经网络结构设计选择，并提出了几种提高效率的关键优化方法。首先，提出了一个加权的双向特征金字塔网络（BiFPN），该网络允许简单快速的多尺度特征融合；其次，还提出了一种复合尺度扩张方法，该方法可以统一地对所有主干网、特征网络和预测网络的分辨率、深度和宽度进行缩放。基于这些优化，开发了一个新的对象检测器家族，称为Effici

EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

CVPR2020 V7 Mon, 27 Jul 2020 引用量：243 机构：Google 贡献：1>提出了多尺度融合网络BiFPN 2>对backbone、feature network、box/class prediction network and resolution进行复合放缩，有着不同的性能表现，以适应不同资源和应用。 view