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【小目标检测】Group Sampling for Scale Invariant Face Detection

了解一些基础内容:FPN(Feature Pyramid network)?参考:https://blog.csdn.net/weixin_40683960/article/details/79055537RPN(Region Proposal Network)?论文解析参考:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/10141...

目标检测中训练样本的处理技巧

1.统一图片尺寸实际使用案例:在训练yolov5过程中,收集到的图片尺寸有两种1920*1080和640*480;实际使用的场景是640*480,可以将所有图片尺寸缩放到640*480,同时要注意缩放过程中,目标尺寸不要失真;具体操作过程中,可以先观察真实场景数据,然后在对大尺寸图片进行处理;本案例中,就发现1920*1080的图片内容在宽方向图内背景内容更多,而高方向图像内容和640*480的图

人脸识别之欧氏距离——余弦距离

最近训练了一个人脸识别模型,在测试集上的效果较之前的模型相比(lfw,cfp_fp,agedb_30),accucay都有所提升,但是在自己的测试集效果上却特别差。然后仔细的研读了相应的测试代码,先把训练工程中的代码贴出来:diff = np.subtract(embeddings1, embeddings2)#做减法dist = np.sum(np.square(diff), 1)#计算...

#人脸识别
目标检测中训练样本的处理技巧

1.统一图片尺寸实际使用案例:在训练yolov5过程中,收集到的图片尺寸有两种1920*1080和640*480;实际使用的场景是640*480,可以将所有图片尺寸缩放到640*480,同时要注意缩放过程中,目标尺寸不要失真;具体操作过程中,可以先观察真实场景数据,然后在对大尺寸图片进行处理;本案例中,就发现1920*1080的图片内容在宽方向图内背景内容更多,而高方向图像内容和640*480的图

AdaBN(Adaptive Batch Normalization)使用

最近在查看论文《Towards Flops-constrained Face Recognition》时,发现作者使用了AdaBN的技巧,我很好奇AdaBN是什么操作,为甚么没有看见相应的博文介绍,下面是我自己整理的资料。论文链接:原文中的算法:通俗理解:把model设成训练模式,然后是做前向计算,不做反向更新,相当于只更新global mean和global variance;将所有测试样本跑一

目标检测中训练样本的处理技巧

1.统一图片尺寸实际使用案例:在训练yolov5过程中,收集到的图片尺寸有两种1920*1080和640*480;实际使用的场景是640*480,可以将所有图片尺寸缩放到640*480,同时要注意缩放过程中,目标尺寸不要失真;具体操作过程中,可以先观察真实场景数据,然后在对大尺寸图片进行处理;本案例中,就发现1920*1080的图片内容在宽方向图内背景内容更多,而高方向图像内容和640*480的图

【ocr:end to end】ASTER :An Attentional Scene Text Recognizer with Flexible Rectification

文中需要学习的知识点:Sequence to Sequence Learning with Neural Networkssequence to sequence model小记Beam Search Algorithm理解LSTM(通俗易懂版)Thin Plate Spline(薄板样条函数)薄板样条函数(Thin plate splines)的讨论与分析Posit...

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