2020-2021年总结 关于这篇文章 已经将近一年半没有更新博客了，主要原因是去年疫情在家太懒了，其次是去年大部分科研的时间都是在做实验，反而很少看论文了。其实一直都想写一篇总结的，但总是拖延症，宁愿打游戏、睡觉，也不愿意写一些东西。 这一年多说长不长，说短不短，基本让我感受了研究生阶段的酸甜苦辣。 我感激这段时光。它让我成长，让我从一个简单、单纯的学生变成了略微成熟的人；让我懂得了科研与学习之 2021-06-19 日常 日常 反思 总结
TridentNet总结 论文标题: Scale-Aware Trident Networks for Object Detection 论文地址: 传送门 Abstract 尺度差异(Scale variation)是目标检测的关键问题之一。本文对目标检测中关于尺度差异的有效感受野进行了调研，同时提出了TridentNet，它可以使用统一的表示方式产生尺度相关的特征图。 TridentNet采用了一种并行多分支结构，每个 2019-12-14 目标检测 目标检测 特征提取
Faster R-CNN细节详解 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 论文地址：传送门 这学期刚开学的时候，重新读了遍R-CNN系列，但当时仍然是浅尝辄止，许多东西还不懂。这是当时写的R-CNN系列总结，基本就是照着论文翻译，但其实现细节也是很久之后才懂的。 最近在尝试旋转框的检测，需要将Faster 2019-12-03 目标检测 目标检测 编程
FSAF:Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 论文名称：Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 论文地址：传送门 Abstract 本文提出了Feature Selective Anchor-free(FSAF)模块，它是一个用于一阶段检测器的极其简单的building block，可以加入到任何有FPN结构的模型当中。 FSAF主要解决anc 2019-11-12 目标检测
FCOS:全卷积一阶段目标检测模型 论文名称：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文地址：传送门 Introduction 目前主流的目标检测模型如Faster R-CNN，SSD，YOLO都需要预设一些anchor。 虽然他们的效果都不错，但是它们有一些缺点： 检测效果对参数敏感，如anchor的sizes，ratios，numbers 因为其anchor的 2019-11-04 目标检测