内容概要：本文介绍了一种改进的EfficientNet模型，主要增加了ContextAnchorAttention（CAA）模块。该模型首先定义了基础组件，如卷积层、批归一化、激活函数、Squeeze-and-Excitation（SE）模块以及倒残差结构（Inverted Residual）。CAA模块通过选择最具代表性的锚点来增强特征表示，具体步骤包括通道缩减、选择锚点、收集锚点特征、计算查询、键、值，并进行注意力机制的加权融合。EfficientNet的构建基于宽度和深度系数，通过调整每个阶段的卷积核大小、输入输出通道数、扩展比例、步长、是否使用SE模块等参数，实现了不同版本的EfficientNet。最后，模型还包括全局平均池化层和分类器。 适合人群：对深度学习有一定了解并希望深入研究图像分类模型的设计与实现的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①理解EfficientNet架构及其改进版本的设计思路；②掌握如何通过引入新的注意力机制（如CAA）来提升模型性能；③学习如何使用PyTorch实现高效的神经网络。 阅读建议：由于本文涉及大量代码实现细节和技术背景知识，建议读者具备一定的深度学习理论基础和PyTorch编程经验。同时，在阅读过程中可以尝试复现代码，以便更好地理解各模块的功能和作用。

GEF示例 博文链接：https://xyhsm.iteye.com/blog/67809

实时人脸检测Centerface 非官方版本的Centerface，可在速度和准确性之间取得最佳平衡。 Centerface是一种适用于边缘设备的实用的免锚人脸检测和对齐方法。 该项目提供了培训脚本，培训数据集和预培训模型，以方便用户重现结果。最后，感谢中心人的作者提供的培训建议。 WIDER_FACE验证集中的性能结果 使用相同的火车数据集而没有其他数据对于多比例尺，将比例尺设置为0.8、1.0、1.2、1.4 ，但它们的尺寸也将调整为800 * 800，因此我认为这不是真正的多比例尺测试。 方法 简单 中等的 难的 我们的（一个尺度） 0.9206 0.9089 0.7846 原版的 0.922 0.911 0.782 我们的（多尺度） 0.9306 0.9193 0.8008 要求 使用pytorch，您可以使用pip或conda来安装要求 # for pip cd

基于增强anchor与context的小物体检测算法，周星宇，，小物体检测在安防、人脸识别、自动驾驶等领域中有重要的应用价值。当前小物体检测性能欠佳，主要表现为容易漏检，且易识别错误。

目标检测是计算机视觉应用的基础, 基于锚框的一些目标检测算法已难以满足目标检测中对目标处理的效率、性能等诸多方面的要求, 而anchor free方法逐渐广泛应用于目标检测. 本文首先重点介绍了CornerNet、CenterNet、FCOS模型的一系列基于关键点的anchor free目标检测方法, 综述了算法思路及其优缺点; 然后分别对基于锚框和基于关键点的目标检测算法在同一个数据集上作了性能比较和分析; 最后对基于关键点的目标检测进行了总结, 并展望了目标检测的未来发展方向.

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锚定数据 使用锚作为查询字符串。 目录 这个怎么运作 该库使用[removed].hash来存储查询字符串等信息。 如果你有一个复合数据，lib 用valueDelimiter存储它，默认情况下是=那么我们会有key=value 。 在这种情况下，您还可以存储简单数据 lib 仅使用key 。 可以存储多个数据，这些数据将由delimiter ，默认情况下为& 。 应用程序接口 插 要插入，您可以传递 3 个参数是： 字符串key 字符串value // Simple AnchorData . insert ( 'flag' ) ; // Inserts #flag // Compound AnchorData . insert ( 'compound' , 'value' ) ; // Insert #compound=value 去掉 删除一个数据。 Anch

一个自定义的类，可实现Anchor功能，另外在右下角还有一个三角标志用于调整大小

文章 A2J 资源 ICCV 2019

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