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【目标检测】开源 | 不需要任何推理成本,不需要更改检测器的情况下,目标检测器性能提高1.0 AP!

2012.12645v2.pdf 代码: 公众号回复:09111141164 来源: 昆士兰科技大学,昆士兰大学 论文名称:SWA Object Detection 原文作者:Haoyang Zhang 内容提要 在不需要任何推理成本和对检测器的任何更改的情况下...本文告诉你这非常简单:使用循环学习率训练您的检测器以获得额外的12个epoch,然后将这12个检查点平均为您的最终检测模型。...这种有效的方法是受文献中提出的随机权重平均(SWA)的启发,该方法用于改进深度神经网络的泛化。我们发现它在目标检测方面也非常有效。在本文中,我们系统地研究了SWA应用于目标检测和实例分割的效果。...通过广泛的实验,我们发现了在目标检测中执行SWA的良好策略,并且在具有挑战性的COCO基准测试中,我们始终比各种流行的检测器实现1.0 AP的改进。...我们希望更多的目标检测研究人员了解这项技术,并帮助他们训练出更好的目标检测器。 主要框架及实验结果 ? ? 声明:文章来自于网络,仅用于学习分享,版权归原作者所有,侵权请加上文微信联系删除。

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    不需要预训练模型的目标检测算法DSOD

    这篇论文不是从目标检测的高mAP值或者速度更快出发,而是从另外一个角度切入来说明fine-tune后的检测模型和直接训练的检测模型的差距其实是可以减少的,也即是说一些检测模型可以摆脱fine-tune这一过程...而One-Stage的目标检测算法比如SSD却可以收敛,虽然效果很一般,因此最后作者使用SSD作为了这篇论文接下来讨论的BaseLine。...原因如下: 预训练的模型一般是在分类图像数据集比如Imagenet上训练的,不一定可以迁移到检测模型的数据上(比如医学图像)。 预训练的模型,其结构都是固定的,因此如果想要再修改的话比较麻烦。...预训练的分类网络的训练目标一般和检测目标不一致,因此预训练的模型对于检测算法而言不一定是最优的选择。 基于上面这几点原因,论文提出了一个从开始的检测模型DSOD,我们接下来看看是怎么设计的吧。 4....如果专注于特殊图像检测或者难以搞定预训练模型的场景这篇文章的思想是值得借鉴的。 7.

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    检测再也不需要人了——机械视觉检测系统应用案例

    表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适度,而且一般也会对其使用性能带来不良影响,所以生产企业对产品的表面缺陷检测非常重视,以便及时发现,从而有效控制产品质量,还可以根据检测结果分析生产工艺中存在的某些问题,从而杜绝或减少缺陷品的产生...预计国内视觉检测的市场规模将继续保持相对较高的增长率。...2) 产品尺寸检测:精度要求高,比如手机外壳边缘在视场边缘,一般镜头畸变超过1%,畸变的偏差会直接导致整个系统检测精度超出检测精度要求的范围外。...4) 电子元器件类产品缺陷检测:针对电子元器件类多引脚,且多轴向的检测需求。一般的光学系统要分多工位重复检测才能达到要求。同一个方向上,有不同深度的特征点需要同步检测。...99%以上,可广泛应用于各高附加值产业领域的产品缺陷检测,解决表面微观缺陷检测(如压伤、毛刺、划伤、缺料、熔接纹、开裂、异色、异物等)。

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    Magniber勒索软件已更改漏洞,并尝试绕过行为检测

    在对漏洞PoC代码和传播恶意软件所使用的漏洞脚本进行比对的过程中,研究人员发现变量名中存在卷积,但没有发现代码中的更改。...CVE-2020-0968漏洞的指针泄露后所采用的方法跟CVE-2019-1367的不同,V3在检测这两个漏洞时,基于的是针对jscript.dll漏洞的基于行为的检测方式,这种检测功能已经部署到了2020...Magniber的开发人员不仅试图更改用于传播脚本的漏洞,还试图应用各种更改来绕过基于行为的V3检测。...V3使用了TrueEyes(Ahnlab的内部无文件检测模块)来检测相关漏洞以及“Heaven’s Gate”技术。...这两个检测功能已于2020年12月17日分发到了所有V3用户,而且该漏洞以及Magniber用来绕过钩子的注入技术可以在通过V3的行为引擎加密之前被预先检测并阻止执行。

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    不需要标注了?看自监督学习框架如何助力目标检测

    论文链接:https://arxiv.org/pdf/2104.08683.pdf 计算机视觉研究院专栏 来自自动驾驶公司轻舟智航和约翰霍普金斯大学的学者提出了一个自监督学习框架,可从未标注的激光雷达点云和配对的相机图像中进行点云运动估计...,与现有的监督方法相比,该方法具有良好的性能,当进一步进行监督微调时,模型优于 SOTA 方法。...图 1:该研究提出的自监督柱运动学习概览。 图 2:用于点云体柱运动估计的自监督学习框架。 图 3:概率运动掩膜说明,左:投影点在前向相机图像上的光流(已将自我运动分解)。...右:点云的一部分,颜色表示非空体柱的静态概率。 实验 研究人员首先进行了各种组合实验,以评估设计中每个单独组件的贡献。如表 1 所示: 表 1:每个单独组件的贡献,结果包括均值和中位误差。...第一行显示真值运动场,第二行显示的是该研究全模型的评估结果,而只使用结构一致性的基础模型的预测结果在第三行。每一列都演示了一个场景。

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    Linux更改文件的权限

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 Linux下一切皆文件,对文件的权限管理是Linux安全的一个重要特性,那么修改文件的权限是一个必要的技能了。...一、命令chown(change owner)-更改文件的所有者 语法:chown 【-R】 账户名/账户名:组名 文件名 二、命令chgrp(change group )-更改文件属于的组别  创建分组的命令...同样chgrp也可以更改目录的组别,用法和文件一样,不过目录的组别改了,区目  录下的文件组别并没有更改,如果想将目录及其目录下的文件同时更改组别,  在 chgrp后添加 -R即可。...输入umask指令,可以查看umask的值为0022,第一位代表八进制,后三位为022,0表示对一个所有者的全部权限不进行更改,第二位的2表示对所有组的rwx的x(位置为2)进行舍去,那么所有组的权限值就为...五、 命令chattr-文件的特殊属性   1、A:增加该属性之后对文件或者目录的atime不可以进行更改。   2、s:增加次数想将数据同步写入磁盘。

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    CVPR 2021 | 不需要标注了?看自监督学习框架如何助力目标检测

    计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 来自自动驾驶公司轻舟智航和约翰霍普金斯大学的学者提出了一个自监督学习框架,可从未标注的激光雷达点云和配对的相机图像中进行点云运动估计,与现有的监督方法相比...,该方法具有良好的性能,当进一步进行监督微调时,模型优于 SOTA 方法。...转自机器之心 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2104.08683.pdf 图 1:该研究提出的自监督柱运动学习概览。 图 2:用于点云体柱运动估计的自监督学习框架。...图 3:概率运动掩膜说明,左:投影点在前向相机图像上的光流(已将自我运动分解)。右:点云的一部分,颜色表示非空体柱的静态概率。 实验 研究人员首先进行了各种组合实验,以评估设计中每个单独组件的贡献。...第一行显示真值运动场,第二行显示的是该研究全模型的评估结果,而只使用结构一致性的基础模型的预测结果在第三行。每一列都演示了一个场景。

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    为什么 ConcurrentHashMap 的读操作不需要加锁?为什么 ConcurrentHashMap 的读操作不需要加锁?

    ---- 我们知道,ConcurrentHashmap(1.8)这个并发集合框架是线程安全的,当你看到源码的get操作时,会发现get操作全程是没有加任何锁的,这也是这篇博文讨论的问题——为什么它不需要加锁呢...,使得操作也更加清晰流畅,因为已经使用synchronized来进行同步,所以不需要分段锁的概念,也就不需要Segment这种数据结构了,由于粒度的降低,实现的复杂度也增加了 JDK1.8使用红黑树来优化链表...,基于长度很长的链表的遍历是一个很漫长的过程,而红黑树的遍历效率是很快的,代替一定阈值的链表,这样形成一个最佳拍档 ?...其实就是为了使得Node数组在扩容的时候对其他线程具有可见性而加的volatile 总结 在1.8中ConcurrentHashMap的get操作全程不需要加锁,这也是它比其他并发集合比如hashtable...get操作全程不需要加锁是因为Node的成员val是用volatile修饰的和数组用volatile修饰没有关系。 数组用volatile修饰主要是保证在数组扩容的时候保证可见性。

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    Django 教程 --- Django中的视图

    Django视图是Django M V T结构的重要参与者之一。视图是用户界面,即您呈现网站时在浏览器中看到的内容。它由HTML / CSS / Javascript和Jinja文件表示。...根据Django文档,视图函数是一个Python函数,它接受Web请求并返回Web响应。此响应可以是网页的HTML内容,重定向,404错误,XML文档或图像(Web浏览器可以显示的任何内容) ?...要检查如何使用Django的MVT(模型,视图,模板)结构制作基本项目,请访问创建项目Django。 视图类型 Django视图分为两大类: 基于功能的视图 基于类的视图 ?...Django CRUD(创建,检索,更新,删除)基于功能的视图:- 创建视图–基于函数的视图Django 细节视图–基于函数的视图Django 更新视图–基于函数的视图Django 删除视图–基于函数的视图...Django 基于类的视图 基于类的视图提供了一种将视图实现为Python对象而非函数的替代方法。

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    Python各版本的主要更改

    Python各版本的主要更改 译: 《Summary of Major Changes Between Python Versions》 https://www.nicholashairs.com/posts.../major-changes-between-python-versions/ 在这里插入图片描述 本文总结了Python 3.7到3.12的语法及标准库的主要更改,并且介绍了typing模块的主要更改...此外,还提到了各个版本的EOL(End of Life,Python官方不再提供安全补丁的日期)。 各个版本的主要更改 3.7及更早版本 python3.7版本在2023年7月 EOL。...添加的注释将出现在默认的回溯信息中。...特别是,它允许使用 NumPy 和 TensorFlow 等数值计算库中的类似数组结构的类型进行参数化。静态类型检查器现在将能够捕获使用这些库的代码中与形状相关的错误。

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    更改windows桌面路径的教程

    第一步:键盘上按住"win + E"打开文件资源管理器,然后快速访问的桌面,点击“属性”。...第二步:默认桌面在用户名下的Desktop文件夹,比如:C:\Users\ataola\Desktop,在注册表的路径为HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows...Explorer\Shell Folders, 当然能你们可以记下简写,比如%USERPROFILE%\Desktop,或者C:\Users\%username%\Desktop,将其改为你自己想要定义的桌面路径...最后,如果你想还原的话点击”还原默认值“即可,这个时候文章D盘建立的D-Desktop会解散消失。...把桌面文件放在非C盘系统盘的好处是不会占用C盘的空间,我们知道C盘是系统盘,如果空间不够的话就会造成卡顿影响系统运行,那么这样子做的话可以给C盘减轻点负担,如果你喜欢把东西都放到桌面,我建议你这样改改试试

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