PyTorch学习笔记(四) ---- 图像分类器

pytorch 实现神经网络

本文中提出了一种新颖的框架，即多任务模板匹配（MTTM），该框架可以从深度图像中找到目标对象的最接近模板，同时预测分割蒙版以及模板与场景中检测到的对象之间的姿势变换使用对象区域的相同特征图。所提出的特征比较网络通过比较模板的特征图和场景的裁剪特征来计算分割蒙版和姿势预测。该网络的分割结果通过排除不属于该对象的点，提高了姿态估计的鲁棒性。实验结果表明，尽管仅使用深度图像，MTTM仍优于基线方法对被遮

转载请注明作者和出处： http://blog.csdn.net/john_bh/论文链接: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection**作者及团队：Alexey Bochkovskiy**会议及时间：Arxiv 2020.4作者开源code：https://github.com/AlexeyAB/darknet文章目录1.主要贡

1.整体流程2.熟悉数据如吴恩达老师所说的，深度学习是二八定律：20%是模型设计，80%是数据。可见数据在整个算法设计中的重要性，在正式开始编码首先是熟悉数据。在以往做的几个项目中，我都会会费大量的时间和精力去熟悉了解项目是基于怎样的数据集做的。在观察数据集的过程中其实也是人的大脑在寻找提取特征，对数据中存在的问题和结构进行分类总结，这也是我最终模型结构的初级基础。在分析数据中具体如以下方面：数据

在真实世界中，任何模型（例如 VGG / MobileNet 等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU / GPU / ASIC 等）才能展现自己的实力。此时，模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity（计算强度）进行定量分析的方法，并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式。

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在真实世界中，任何模型（例如 VGG / MobileNet 等）都必须依赖于具体的计算平台（例如CPU / GPU / ASIC 等）才能展现自己的实力。此时，模型和计算平台的"默契程度"会决定模型的实际表现。Roofline Model 提出了使用 Operational Intensity（计算强度）进行定量分析的方法，并给出了模型在计算平台上所能达到理论计算性能上限公式。

香港中文大学（贾佳亚）提出DSGN，3D目标检测新网络，性能优于MV3D，PIXOR和F-PointNet等，代码开源。

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