Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 论文解读

loss)。此时分类 loss 和 giou loss 肯定在 0.1 及其以上,这样的话 boxes l1 占比很小,不会作为主要优化的一项,也就不可能降到 0.1 了,便到不到百分之一的误差了。论文的 l1 loss 是计算的左上角和右下角 xyxy 与真值的绝对值之和,而 DETR 则是使用的中心点坐标加上宽高。另外论文使用了 focal loss 作为分类损失函数,DETR 使用的多类别交叉...

研究论文为暗物质“尘子”定编制、建军队,网友质疑伪科学

近日,有网友向澎湃新闻举报称,《科技经济导刊》早前刊发的一篇论文《论尘子与新粒子》,该文章提出了“尘子”的物理概念,并且为“尘子”定编制、建军队,与科学的真实严谨性不符。《论尘子与新粒子》论文截图。澎湃新闻查阅发现,这篇名为《论尘子与新粒子》的论文提出了以下的“编制论”——“尘子的总领导班子:尘子王,负责总的尘子道务;尘子亚王,辅助尘子王;尘子央干,管理干部;尘子央纪,处罚违纪;尘子央丹,布施丹能;尘...

论文解读丨空洞卷积框架搜索

本文分享自华为云社区《论文解读系列十:空洞卷积框架搜索》,原文作者:我想静静 。 空洞卷积是标准卷积神经网络算子的一种变体,可以控制有效的感受野并处理对象的大尺度方差,而无需引入额外的计算。但是,在文献中很少讨论针对不同的数据,如何设计调整空洞卷积使其得到更好的感受野,进而提升模型性能。为了充分挖掘其潜力,本文提出了一种新的空洞卷积变体,即inception (dilated)卷积,其中卷积在不同轴...
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2021-06-20 11:11:51 1624158711