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1、通过滑动窗口分类检测 2、多尺度（和纵横比）来检测不同大小的对象 3、困难负例挖掘的重要性（由于类不平衡） 4、通过仅选择窗口子集来加速训练和推理 5、使用 CNN 进行对象类别检测 两阶段方法：Faster R CNN 一段式方法：SSD 评价数据集：COCO 6、涉及最先进的方法最近的改进 模块：特征金字塔网络、焦点损失 培训：复制粘贴数据增强 架构：RetinaNet、CenterNet、FCOS、Mask R CNN、DETR、Swin 7、实例分割 8、使用移位窗口的分层视觉转换器 9、DETR：使用变压器进行端到端对象检测 10、复制粘贴和大规模抖动数据增强 11、对象检测、分割、实例分割等的新基准数据集： LVIS（Large Vocabulary Instance Segmentation）：1200个类别，164K 图像，220万个实例分割

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代码的坏味道 重复代码出现在不相干的类中，则将代码提炼成函数或者放在独立的类中

解相关多用户检测算法 基本思想：利用用户扩频码序列的自相关逆矩阵对匹配滤波器的输出进行线性变换。 局限性：对噪声具有放大效应，增加了干扰噪声。不适用于SNR低的环境。逆矩阵运算的复杂度高，硬件实现困难。系统性能的提高是以提高背景噪声功率为代价。 优点：可以克服多址干扰和远近效应，复杂度与用户数量呈线性关系，检测器的误码率只与期望用户的功率和背景噪声有关，与其他干扰用户的功率无关，因此，不用估计其他用户的信号幅度。