Design Patterns - Elements of Reusable Object-Oriented Software [English] Design Patterns 英文版 带书签 解压密码:123456

少量物体检测 （ECCV 2020）PyTorch实施的论文“野外物体的少量目标检测和视点估计” 如果我们的项目对您的研究有所帮助，请考虑引用： @INPROCEEDINGS{Xiao2020FSDetView, author = {Yang Xiao and Renaud Marlet}, title = {Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild}, booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year = {2020}} 变更日志 [2020年12月15日]在download_models.sh中download_models.sh的CO

Inside the C++ Object Model， 高清英文版PDF 对于深入理解C++中对象的底层实现技术很有帮助，适合深入理解，不太适合作为入门材料

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EfficientDet：可扩展且高效的对象检测 最新对象检测架构EfficientDet的PyTorch实现 动机 截至我开始从事该项目时，GitHub上没有PyTorch实施与该模型参数的数量与原始论文相匹配。 所有现有的存储库都与最近发布的TensorFlow实施方式发生了很大的变化（例如，更改主干的步幅，缺少批处理规范化层，池化层中没有“相同”的填充策略，不同的训练超参数，不使用指数移动平均衰减等）。 这是我在PyTorch中重现EfficientDet的尝试。 我的最终目标是从原始论文复制训练周期并获得几乎相同的结果。 实施注意事项 除了TensorFlow实现之外，我还消除了卷积层中无用的偏差，然后进行了批量归一化，这导致了参数减少。 模型动物园 型号名称 重物 #params #params纸 肺动脉压 val mAP纸 D0 38.78万 390万 32.8 33.5

Forecasting Human-Object Interaction: Joint Prediction of Motor Attention and Actions in First Person Video ECCV 2020 task：anticipating human-object interaction in first person videos

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NudeNet：用于裸体分类，检测和选择性检查的神经网络 以下图像的未经审查的版本可以在 ）中找到 分类器类： 班级名称 描述 安全的 图片/视频不带有露骨色情内容 不安全的 图片/视频是露骨的 默认检测器类： 班级名称 描述 EXPOSED_ANUS 肛门暴露； 任何性别 EXPOSED_ARMPITS 裸露的腋窝； 任何性别 COVERED_BELLY 挑衅，但遮盖了肚皮； 任何性别 EXPOSED_BELLY 腹部裸露； 任何性别 COVERED_BUTTOCKS 挑衅，但遮盖了臀部； 任何性别 EXPOSED_BUTTOCKS 暴露的臀部； 任何性别 FACE_F 女性的脸 FACE_M 男性面Kong COVERED_FEET 覆盖脚； 任何性别 EXPOSED_FEET 裸露的脚； 任何性别 COVERED_BREAST_F 挑衅，但涵盖乳房； 女

我们探索一种具有特殊时空特征提取结构的半监督视频对象分割新方法。 考虑到三维卷积网络可以卷积一定数量的图像序列，这是一种获取空间和时间信息的独特方法。 我们的网络由视觉模块，运动模块和解码器模块三部分组成。 视觉模块从第一帧中的对象中学习对象的外观特征，以供网络检测以下图像序列中的特定对象。 运动模块的目的是通过三维卷积网络获取图像序列的时空信息，该网络学习物体时间外观和位置的多样性。 解码器模块的目的是通过级联和上采样结构从视觉模块和运动模块的输出中获取前景对象蒙版。 我们在DAVIS分割数据集上评估我们的模型[15]。 与大多数基于检测的方法相比，由于视觉模块，我们的模型不需要在线培训。 结果，获得掩码所需的时间为每帧0.14秒，这比最新方法OSVOS [2]快71倍。 与最近提出的大多数方法相比，我们的模型还显示出更好的性能，其平均IOU精度可与最新方法相媲美。

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