網(wǎng)上有很多關(guān)于嵌入式pos機論文,一周干貨回顧&總結(jié)的知識,也有很多人為大家解答關(guān)于嵌入式pos機論文的問題,今天pos機之家(m.dsth100338.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識,讓我們一起來看下吧!
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嵌入式pos機論文
計算機視覺研究院專欄
作者:Edison_G
本周我們“計算機視覺研究院”主要推送了目標檢測干貨及中國人工智能大會內(nèi)容,今天給大家總結(jié)一下!
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半監(jiān)督輔助目標檢測:自訓練+數(shù)據(jù)增強提升精度(附源碼下載)
論文地址:https://arxiv.org/pdf/2005.04757.pdf
源代碼:https://github.com/google-research/ssl_detection/
半監(jiān)督學習 (SSL) 有可能提高使用未標記數(shù)據(jù)的機器學習模型的預測性能。盡管最近取得了顯著進展,但SSL的演示范圍主要是圖像分類任務(wù)。 有研究者提出了STAC,這是一種用于視覺目標檢測的簡單而有效的SSL框架以及數(shù)據(jù)增強策略。STAC從未標記的圖像中部署本地化目標的高度可信的偽標簽,并通過數(shù)據(jù)增強提升一致性來更新模型。
用已有的標簽圖像訓練一個教師模型(teacher model)用來生成偽標簽(有點知識蒸餾那味了,這個模型是Faster-RCNN)。
用訓練好的模型推理剩余的未標注的圖像,生成偽標簽。
對未標注的數(shù)據(jù)進行增強,同步偽標簽(圖像旋轉(zhuǎn)的時候也要將標簽的坐標同步呀,不然不都錯位了嗎)。
使用半監(jiān)督Loss來訓練檢測器
SSD7 | 對嵌入式友好的目標檢測網(wǎng)絡(luò),產(chǎn)品落地
論文地址:https://doi.org/10.3390/app11031096
提出了一種輕量級目標檢測網(wǎng)絡(luò)Single-Shot MultiBox Detector(SSD)7種特征融合和注意機制(FFAM),該網(wǎng)絡(luò)通過減少卷積層數(shù),節(jié)省了存儲空間,減少了計算量。研究者有提出了一種新的特征融合和注意機制(FFAM)方法來提高檢測精度。首先,F(xiàn)FAM方法將高級語義信息豐富的特征圖與低級特征圖進行融合,提高了小目標的檢測精度。采用由通道和空間注意模塊級聯(lián)的輕量級注意機制,增強目標的上下文信息,引導網(wǎng)絡(luò)關(guān)注其易于識別的特征。
目標檢測新框架:大幅度提升檢測精度(附源代碼下載)
論文地址:https://arxiv.org/pdf/2007.11056.pdf源代碼地址:https://github.com/Megvii-BaseDetection/BorderDet
研究者提出了一種簡單高效的算子,稱為 Border-Align,從邊界的極值點提取“邊界特征”以增強點特征。基于BorderAlign,研究者設(shè)計了一種稱為BorderDet的新型檢測架構(gòu),它明確利用邊界信息進行更強的分類和更準確的定位。
知識星球也給大家共享了一些基礎(chǔ)知識
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