相关阅读
相关 《Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection》论文笔记
码地址：[KL-Loss][] 1. 概述 > 导读：这篇文章对于数据集中标注不明确的标注框给检测带来的影响做了研究，其中原有的检测框的回归函数Smooth L1...
雨点打透心脏的1/2处相关 《Distance-IoU Loss：Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》论文笔记
代码地址：[DIoU][] 1. 概述 > 导读：这篇文章主要的贡献在边界框损失函数的优化上面，传统上使用 L n L\_n Ln范数的损失，如smooth-L1或是
小鱼儿相关 SIMPLE ONLINE AND REALTIME TRACKING WITH A DEEP ASSOCIATION METRIC（论文阅读笔记）
优点：该deep sort算法基于sort算法进行改进，利用一个re-id 模型为目标生成一个外观特征，同时结合了运动(motion)和外观(appearance)信息能够追踪
野性酷女相关 A Hierarchical Latent Variable Encoder-Decoder Model for Generating Dialogues论文笔记
Abstract 序列数据通常具有子序列之间具有复杂依赖关系的层次结构, 例如在对话中的话语之间找到的。为了在生成框架中对这些依赖关系进行建模, 我们提出了一种基于神经网络的
忘是亡心i相关 《A Deep Generative Framework for Paraphrase Generation》论文笔记
另一篇更好的理解：[https://ldzhangyx.github.io/2018/09/26/deep-para-generation/][https_ldzhangyx.
相关 [CVPR2019]Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression
IoU和GIoU作为Loss的具体公式 GIoU很容易理解，就多了一个两个BBox所占最大面积A1，与并集的区别在于多算了不属于BBox的一部分面积A2，就用
相关 《A Deep Generative Framework for Paraphrase Generation》论文笔记
转自：[https://ldzhangyx.github.io/2018/09/26/deep-para-generation/][https_ldzhangyx.github
相关 《GIoU: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》论文笔记
1. 概述 1.1 背景 IoU通常作为检测性能的度量指标，其具有尺度不变性，但是最大化检测框的IoU与优化检测框的回归loss并不是对等的，比如在Faster R
相关 论文学习笔记：Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regressi
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression
相关 Center Loss: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition（论文阅读笔记）
摘要 卷积神经网络(CNNs)在计算机视觉领域得到了广泛的应用，极大地提高了计算机视觉领域的技术水平。在现有的神经网络中，大多采用softmax损失作为监督信号来训练模型
还没有评论，来说两句吧...