centernet

Deep Snake的流程分为两阶段：首先基于CenterNet的检测确定初始轮廓，接着通过计算偏移量进行轮廓收缩，逐步逼近目标。关键的极值点预测与轮廓变形操作，使算法更为高效。循环卷积的引入，1维卷积的巧妙运用使得Deep Snake在Cityscapes和SBD数据集上超越Mask R-CNN，实现了32.3fps的实时性能，证明了其在速度...

首先进入 voxelnext.py module_list第一层的VFE层：第二部分spconv_backbone_voxelnext.py中的VoxelResBackBone8xVoxelNeXt：第三部分是 解析bbox：在centernet_utils.py中 这篇论文中图很多，但是图和表都堆在一起，看的时候其实感觉有点费劲 ...

anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等，anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等，融合anchor-based和anchor-free分支的方法有FSAF、SFace、GA-RPN等。SSD网络由VGG Backbone、Extra Layers、Multi-box Layers三大部分组成。Backbone网络可以使用VGG、ResNet50、mobilene...

1). 语音合成 2). 语音识别 ...四、自然语言处理 （NLP）1). Tokenizer 2). 词向量，句向量 3). 机器翻译 ...五、数字虚拟人 1. 数字虚拟人 2. 虚拟数字人 - 虚拟主播（透明背景）3. 虚拟数字人 - 虚拟主播（窗口捕捉）六、大模型 1. Transformer与大模型 1.1 Transformer与大模型简介...

YOLO 全称 You Only Look Once，是目标检测中 one stage 的典型算法。与 two-stage 算法如 RCNN 系列和 anchor free 算法如 cornnet、centernet 不同，YOLO 通过卷积操作实现端到端的目标检测。其核心是将图片划分为 S x S 的网格，每个网格负责预测落入其中的目标，输出包含边框、定位信息和置信度...