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论文链接：3DSSD代码链接：Github目前在Kitti上排名第8，同时检测速度也达到了25FPS一.Abstruct\quad提出了一个轻量高效的单阶段3d点云目标检测器—3DSSD，同时兼顾了检测的精度和效率。\quad介绍中说目前主流的point-base的方法中，必不可少的点云上采样层(upsamplinglayers)和精修阶段(refinementstage...
第一篇文章DeconvolutionalNetworks[1]主要用于学习图片的中低层级的特征表示，属于unsupervised.featurelearning，和传统的auto-encoder，RBM比较类似，和它最像的还是sparsecoding，这里先简单介绍一下sparsecoding[6]，便于后续理解DeconvolutionalNetwork。.Sparsecoding是学习一个...
每个网络都使用相同的设置进行训练，并以256×256的单精度测试进行测试。运行时间是在TitanX上以256×256进行测量的。因此，Darknet-53可与state-of-the-art的分类器相媲美，但浮点运算更…
论文翻译为了更好的理解Ansor，我翻译了一下论文，欢迎大家勘误。Ansor:GeneratingHigh-PerformanceTensorProgramsforDeepLearning¶摘要¶高性能的张量化程序对于保证深度神经网络的高效执行是至关重要的。
FocalLossforDenseObjectDetection.Thehighestaccuracyobjectdetectorstodatearebasedonatwo-stageapproachpopularizedbyR-CNN,whereaclassifierisappliedtoasparsesetofcandidateobjectlocations.Incontrast,one-stagedetectorsthatareappliedoveraregular,densesamplingofpossibleobjectlocationshavethepotential...
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