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上传时间: 2021-03-10
详细说明：OneNet：走向端到端的一阶段对象检测
不同标签分配方法的比较。 H和W分别是特征图的高度和宽度，K是对象类别的数量。 先前关于一级目标检测的工作仅通过位置成本来分配标签，例如（a）盒子IoU或（b）样本与地面真相之间的点距离。 但是，在我们的方法中，另外引入了（c）分类成本。 我们发现分类成本是端到端成功的关键。 没有分类成本，仅位置成本会导致推理中具有较高置信度分数的冗余框，从而使NMS后处理成为必需的组件。
介绍
更新
（11/12/2020）通过禁用渐变剪辑报告了OneNet的更高性能。
即将来临
提供模型和日志
支持caffe，onnx，tensorRT
对MobileNet的支持
楷模
我们提供两种型号
dcn是高精度的
nodcn易于部署。
方法
inf_time
train_time
盒式AP
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109帧
20小时
29.5
138帧
13小时
2
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