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参考博文： 1.Sci-Hub | Context-Aware Block Net for Small Object Detection | 10.1109/TCYB.2020.3004636 (et-fine.com) 今天看的这篇论文是吕培教授发表在IEEE TRANS上的Context-Aware Block Net for Small Object Detection,ok,开始进入...

参考博文： 1.Grad-CAM: Visual Explanations From Deep Networks via Gradient-Based Localization 2.jacobgil/pytorch-grad-cam: Advanced AI Explainability for computer vision. Support for CNNs, Vision Trans...

论文地址：Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection (thecvf.com) 代码地址：https://github.com/ruinmessi/RFBNet Q1RFB模块是怎么考虑感受野尺寸和离心率之间的关系的？

参考博文： 1.睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台Bubbliiiing的博客-CSDN博客睿智的目标检测26 2.Darknet53网络各层参数详解 - 简书 (jianshu.com) 3.Darknet53网络结构及代码实现_Tc.小浩的博客-CSDN博客_darknet53 4.Yolov3算法详解 - 奥辰 - 博客园 (cnblogs.com) Dar...

参考博文： 1.https://openreview.net/pdf?id=q2ZaVU6bEsT 今天偶然看到了这篇论文，论文里有一部分讲到了concat,add还有自适应的关系，很感兴趣，记录下来。 .iscvrufiuevf{zoom:50%;} 方法（a）和（c）分别是加权融合和连接操作。即在空间和通道维度上直接添加特征图。方法（b）是一种自适应融合方法。具体来说，假设输入的大小可以...

参考博文： 1.目标识别：SSD pytorch代码学习笔记 2.SSD论文 损失函数SSD损失函数包括两部分：位置损失函数L_{loc}和置信度损失函数L_{conf} 整个损失函数为： .tbubibscewri{zoom:80%;} 说明： ·N是先验框的正样本数量 ·c是类别置信度预测值 ·l为先验框所对应边界框的位置预测值 ·g为ground truth的位置参数 位置损失函数针对...

参考博文： 1.pytorch搭建yolov5 2.yolov5-pytorch 3.以YOLOV4为例详解anchor_based目标检测训练过程 整体结构解析.krcvunestfjk{zoom:50%;} 在学习YoloV5之前，我们需要对YoloV5所作的工作有一定的了解，这有助于我们后面去了解网络的细节。 和之前版本的Yolo类似，整个YoloV5可以依然可以分为三个部分，分别是B...

参考博文： 1.faster-rcnn-pytorch代码 2.Deep Residual Learning for Image Recognition (thecvf.com) 3.ResNet50结构 4.Pytorch搭建Faster R-CNN目标检测平台 网络结构该网络是从原论文搬过来的，也就是参考博文2里的内容。有兴趣的可以读读原论文。 .srdjakukylsg{} 代码复现...

参考博文： 论文地址：Inceptionv3 源码地址：InceptionV3_TensorFlow: Inception v3 文章引用出处1：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/102802866 文章引用出处2：InceptionV3 网络模型 InceptionV3模型InceptionV3模型是谷歌Ince...