stronger专题

论文阅读：SOLOv2: Dynamic, Faster and Stronger

目录概要 Motivation 整体架构流程技术细节小结论文地址：[2003.10152] SOLOv2: Dynamic and Fast Instance Segmentation (arxiv.org) 代码地址：GitHub - WXinlong/SOLO: SOLO and SOLOv2 for instance segmentation, ECCV 202

【论文阅读笔记】Contrastive Learning with Stronger Augmentations

Contrastive Learning with Stronger Augmentations 摘要基于提供的摘要，该论文的核心焦点是在对比学习领域提出的一个新框架——利用强数据增强的对比学习（Contrastive Learning with Stronger Augmentations，简称CLSA）。以下是对摘要的解析：问题陈述：表征学习（representation lear

3.5 YOLO9000: Better,Faster,Stronger（YOLO9000：更好，更快，更强）

前言：博主目前的研究课题为“可见光遥感图像目标检测”，研究兴趣是大尺寸高分辨率遥感图像上多尺度目标及小物体检测。为了整理阅读过的文献，梳理研究思路，记录自己的理解感悟，遂开启一个“物体检测系列博客”。 R-CNN系列综述及阅读笔记主要梳理R-CNN的思想及研究进展，细分为概述性文章和论文阅读笔记。转载请注明文章出处: 论文YOLO9000: Better,Faster,

[论文阅读]YOLO9000：Better，Faster，Stronger

摘要我们引入了YOLO9000，一个可以检测超过9000种类别的先进的实时目标检测系统。首先我们提出了多种yolo检测方法的提升方式，既新颖又参考了之前的工作。改进后的模型，YOLOV2在标准检测任务例如PASCAL VO 和COCO 上都取得了领先。使用一个新颖的多尺度的训练方法，同一个YOLOV2模型可以在不同尺寸下行，提供了一种速度和准确率之间的简单的平衡。在67fps下，yolov2

Knowledge Distillation from A Stronger Teacher（NeurIPS 2022）论文解读

paper：Knowledge Distillation from A Stronger Teacher official implementation：https://github.com/hunto/dist_kd 前言知识蒸馏通过将教师的知识传递给学生来增强学生模型的性能，我们自然会想到，是否教师的性能越强，蒸馏后学生的性能也会进一步提升？为了了解如何成为一个更强的教师模型以及它们

【深度学习论文翻译】YOLO9000: 更好, 更快, 更强（YOLO9000: Better, Faster, Stronger）02

目录前言一、Faster（更快） 1、Darknet-19 2、Training for classification（分类训练） 3、Training for detection（检测训练）二、Stronger（更强） 1、Hierarchical classification（分层分类） 2、Dataset combination with WordTree（使用词根树组

【深度学习论文翻译】YOLO9000: 更好, 更快, 更强（YOLO9000: Better, Faster, Stronger）01

目录前言一、Abstract（摘要）二、Introduction（引言）三、Better（更好） 1、Batch Normalization（批标准化） 2、High Resolution Classifier（高分辨率分类器） 3、Convolutional With Anchor Boxes（具有锚盒的卷积） 4、Dimension Clusters（维度聚类） 5、

CVPR 2023 精选论文学习笔记：Exploiting Unlabelled Photos for Stronger Fine-Grained SBIR

我们给出以下四个分类标准： 1. 检索方法监督式: 检索过程依赖于标记的训练数据来学习草图和图像之间的映射。这意味着系统在草图和它们对应的图像对上进行训练，使其能够学习视觉特征和语义概念之间的关系。监督式 SBIR 方法的例子包括支持向量机 (SVM) 和卷积神经网络 (CNN) ([1, 20, 31, 61, 66, 69])。半监督式: 半监督式方法利用标记和未标记数据来增强学习过程。

论文笔记1 --（YOLOv2）YOLO9000：Better，Faster，Stronger

《YOLO9000：Better，Faster，Stronger》论文：https://arxiv.org/abs/1612.08242 主要包括三个部分：Better，Faster，Stronger，其中前面两部分基本上讲的是YOLO v2，最后一部分讲的是YOLO9000。 Better 这部分细节很多，要详细了解的话还是需要结合源码来看。本篇论文是YOLO作者为了改进原有的

【实例分割论文】SOLO v2: Dynamic, Faster and Stronger

论文名称：《SOLOv2: Dynamic, Faster and Stronger》论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.10152 参考代码：http://github.com/WXinlong/SOLO （v1已开源~）目录综述 SOLO v1回顾整体思路操作流程（附源代码）改进空间 SOLO v2 mask learning Ma

论文笔记：YOLO9000: Better, Faster, Stronger(yolo v2)

一、基本信息标题：YOLO9000: Better, Faster, Stronger 时间：2016 引用格式：Redmon, Joseph, and Ali Farhadi. “YOLO9000: better, faster, stronger.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern reco