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RetinaNetDetector由backbone和两个用于特定任务的subnetworks组成，backbone提取整张图片的特征。.然后两个subnetworks在backbone输出的特征图上做卷积计算，第一个subnetworks卷积计算objectclassification结果，第二个subnetworks做boundingboxregression.结构图：.backbone使用的…
论文中的图上图为RetinaNet的结构图，我们可以看出，RetinaNet的特征提取网络选择了残差网络ResNet，特征融合这块选择了FPN（特征金字塔网络），以特征金字塔不同的尺寸特征图作为输入，搭建三个用于分类和框回归的子网络。分类网络输出的...
前几天在豆瓣看到某位同学说，自从试用了retina屏幕的Macbook，就觉得论文非要用它写不可，因为——在屏幕上码字看起来就像已经发表了一样。发布于2013-02-02赞同723条评论分享收藏喜欢收起继续浏览内容...
论文中给了好多对比试验，也给出了好多map值，简单贴一下，都是cocotest-dev数据集的37.8resnet101-FPN80039.1resnet101-FPN800，scalejitter,longertraintime40.8resNext101-FPN800还有好多对比试验结果，就不一一贴出来了【缺点】
论文：https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf代码：https://github/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFacePytorch复现：https://github/bi...
RetinaNetDetector由backbone和两个用于特定任务的subnetworks组成，backbone提取整张图片的特征。.然后两个subnetworks在backbone输出的特征图上做卷积计算，第一个subnetworks卷积计算objectclassification结果，第二个subnetworks做boundingboxregression.结构图：.backbone使用的…
论文中的图上图为RetinaNet的结构图，我们可以看出，RetinaNet的特征提取网络选择了残差网络ResNet，特征融合这块选择了FPN（特征金字塔网络），以特征金字塔不同的尺寸特征图作为输入，搭建三个用于分类和框回归的子网络。分类网络输出的...
前几天在豆瓣看到某位同学说，自从试用了retina屏幕的Macbook，就觉得论文非要用它写不可，因为——在屏幕上码字看起来就像已经发表了一样。发布于2013-02-02赞同723条评论分享收藏喜欢收起继续浏览内容...
论文中给了好多对比试验，也给出了好多map值，简单贴一下，都是cocotest-dev数据集的37.8resnet101-FPN80039.1resnet101-FPN800，scalejitter,longertraintime40.8resNext101-FPN800还有好多对比试验结果，就不一一贴出来了【缺点】
论文：https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf代码：https://github/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFacePytorch复现：https://github/bi...
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