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所以，这篇文章中的第一个重要的概念pyramidconvolution(PConv)现在就很清楚了，这其实就是一个对特征图金字塔进行3D卷积的模块。.得到的是相邻的N个特征图进行交互后的结果。.PConv的使用流程如下：.从图中可以看到，我们用4个共享的PConv模块来代替了原来...
论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积，配合特定的iBN进行正则化，能够有效地融合尺度间的内在关系，另外，论文提出SEPC，使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性，保持尺度…
CVPR2020SEPC论文解析：使用尺度均衡金字塔卷积做目标检测2020-12-3117:04来源:OpenCV学堂原标题：CVPR2020SEPC论文解析：使用尺度均衡金字塔卷积做目标检测
CVPR2020SEPC论文解析：使用尺度均衡金字塔卷积做目标检测.只说重要的，计算量基本不变，涨AP，3.5个点！.在做目标检测的时候，利用不同level的特征进行预测已经是标准操作了，所以，如何进行不同特征层之间的融合有很多不同的方法，但是基本上都是先进行...
为此，论文提出SEPC(scale-equalizingpyramidconvolution)，对除最底层外的高层特征使用可变形卷积，单独预测一个offset，能够自适应各层的模糊程度，保持特征图间的尺度…
CVPR2020商汤斩获3冠！62篇论文入选，“算法工厂”凭什么领跑行业？本届CVPR号称十年来最难的一届，共接收6656篇论文，中选1470篇，录用率仅为22%，为十年来最低的一次。
论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积，配合特定的iBN进行正则化，能够有效地融合尺度间的内在关系，另外，论文提出SEPC，使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性，保持尺度均衡。PConv和SEPC对SOTA的检测算法有显著地提升...
SEPC：使用3D卷积从FPN中提取尺度不变特征，涨点神器|CVPR2020.论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积，配合特定的iBN进行正则化，能够有效地融合尺度间的内在关系，另外，论文提出SEPC，使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性，保持尺度均衡...
浅析SPEC基准测试程序集及评价指标2010年12实验科学与技术ExperimentScienceandTechnologyVo1.8No.6Dec.2010浅析SPEC基准测试程序集及评价指标(电子科技大学计算机科学与工程学院,成都610054)摘要:基准测试程序用于测试计算机系统的性能,对不同结构的计算机性能提供量...
活动作品Richard日常读paper:尺度均衡金字塔卷积(SEPC)486播放·0弹幕2020-05-1610:06:49.正在缓冲...播放器初始化...加载视频内容...161221分享.动态微博QQQQ空间贴吧.
所以，这篇文章中的第一个重要的概念pyramidconvolution(PConv)现在就很清楚了，这其实就是一个对特征图金字塔进行3D卷积的模块。.得到的是相邻的N个特征图进行交互后的结果。.PConv的使用流程如下：.从图中可以看到，我们用4个共享的PConv模块来代替了原来...
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为此，论文提出SEPC(scale-equalizingpyramidconvolution)，对除最底层外的高层特征使用可变形卷积，单独预测一个offset，能够自适应各层的模糊程度，保持特征图间的尺度…
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活动作品Richard日常读paper:尺度均衡金字塔卷积(SEPC)486播放·0弹幕2020-05-1610:06:49.正在缓冲...播放器初始化...加载视频内容...161221分享.动态微博QQQQ空间贴吧.
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