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ACNet,借鉴了模型加速的一些方法,在原始的dxd的卷积上,通过增加并行的1xd以及dx1卷积(即AC Block),实现模型精度的增强,同时在部署阶段,又将dxd、1xd、dx1卷积通过公式进行合并计算得到新的dxd卷积,并没有增加原有dxd卷积的计算量以及inference的时间,精度速度双收,作者将ACBlock应用于多个网络,效果还是比较显著的,值得借鉴。

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FoveaBox是CVPR2019的一篇anchor free的目标检测文章,其思想跟FCOS很相似,都是在RetinaNet的基础上,在不同stage输出的特征图上,直接得到目标类别并回归出目标的位置,相比FCOS,FoveaBox要更简单一些,FoveaBox在COCO的精度可以达到42.1。

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RFBNet是ECCV2018的一篇文章,文章的主要创新点在于通过Inception结构以及dilated conv模拟了人类的视觉结构—越往外视觉感受野也越大,提出了RFB结构,并将RFB结构应用于SSD结构上,实现了在不增加过多计算量的情况下模型效果的提升。


作者: Songtao Liu, Di Huang, Yunhong Wang

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本篇论文中,作者提出在one stage目标检测中影响网络精度的一个原因在于优化的目标与inference设置的不一致性(misalignment between the optimization target and inference configurations),解释来说就是,现在流行的目标检测方法,一般会有两个分支,一个分类,一个坐标框回归,而这两个分支往往是独立的,都是对原始anchor进行处理,这就会带来一个问题,我们在进行分类的时候,使用的是原始的anchor,而在坐标框回归后,很可能回归后的anchor与原始anchor已经产生了不同,这样使用原始anchor的分类结果作为回归后的anchor的分类得分就不准确了,本篇论文就是围绕着解决这个问题来进行的。乍一看本篇文章,感觉与Cascade RCNN有点像,采用的方法同样是对网络输出的结果进行refine,来达到提升网络精度的效果,但是其出发点是不同的,Cascade R-CNN的出发点是解决IOU阈值的设置带来的噪声问题,而consistent optimization的出发点是解决分类anchor与回归后的anchor不一致的问题。并且consistent optimization方法只是修改了RetinaNet网络的loss,改动不大,整体上时间消耗也没有增加,原则上说,其也不算是cascade方法,只是思想相近而已,但是本方法的实用性还是很强的。

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自己使用时候总结的MXNet一些基本操作及介绍,深度学习训练框架MXNet的基本操作都在这里了

一、基础篇

NDArray介绍篇

在mxnet中,NDArray是所有运算的核心数据结构,mxnet中的所有数据均使用NDArray进行表示,NDarray有点类似于numpy中的ndarray,操作上面也与numpy很相似,但是NDArray提供了numpy.ndarray所不具备的操作,比如:GPU,CPU的切换,自动求梯度的运算等等,这也是为什么mxnet要重新封装一个NDArray的原因。

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mobilenet-v3是Google继mobilenet-v2之后的又一力作,作为mobilenet系列的新成员,自然效果会提升,mobilenet-v3提供了两个版本,分别为mobilenet-v3 large 以及mobilenet-v3 small,分别适用于对资源不同要求的情况,论文中提到,mobilenet-v3 small在imagenet分类任务上,较mobilenet-v2,精度提高了大约3.2%,时间却减少了15%,mobilenet-v3 large在imagenet分类任务上,较mobilenet-v2,精度提高了大约4.6%,时间减少了5%,mobilenet-v3 large 与v2相比,在COCO上达到相同的精度,速度快了25%,同时在分割算法上也有一定的提高。本文还有一个亮点在于,网络的设计利用了NAS(network architecture search)算法以及NetAdapt algorithm算法。并且,本文还介绍了一些提升网络效果的trick,这些trick也提升了不少的精度以及速度。

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git基本操作总结

git更新操作(最经常使用 )

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git status           #查看git当前状态
git diff server.py #查看server.py 在git当中
git add . #将当前修改提交到 git
git commit -m “change threshold for higher precision”
git branch
git push origin master
git push --set-upstream origin vulgar #设置上传的分支
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在程序开发过程中,经常需要我们去配置各种开发环境,而本地与线上还可能存在环境依赖的不同,导致出现一些不知名的bug,这个时候不要抓头,是时候使用docker来帮你排忧解难了,下面我通过下面几个篇章来介绍Docker.

原理介绍篇

Docker是什么

docker是linux容器的一种封装,提供简单易用的容器使用接口。它是最流行的Linux容器解决方案。

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本篇文章是一篇优化目标检测精度的文章,在two stage方法上进行模型优化的,文章的主要关注点在于目标尺度(Scale)。基于作者对目标尺度的实验与分析,设计了SNIP方法,该方法实验证明,可以有效提高目标检测的精度


论文名称:An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP

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目标检测中的小目标的检测一直是一个难题,同样也有很多方法被提出来优化小目标的识别,使用图像金字塔进行多尺度检测是一个比较常用的方法,但是使用图像金字塔往往会带来巨大的资源消耗,本篇文章就针对这个问题,提出了一个解决利用图像金字塔进行多尺度训练时间长、资源消耗大的方法,其在SNIP的方法上发展而来,通过采样多个chips,并将chips缩放到相同的尺度(这点有点像RCNN)进行训练,不仅仅实现了多尺度,还提高了3倍的速度,并且保证了精度。

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