cv_papers:计算机视觉方面的分类对象检测图像分割人脸检测OCR等的翻译 源码

cv_papers 描述 计算机视觉方面的分类,对象检测,图像分割,人脸检测,OCR等的翻译 检测量 本文开发了一种具有金字塔结构的Transformer网络,其可以用于各种密集预测任务(目标检测,实例分割和语义分割)。代码见 这种方法称为YOLOF,YOLOF包含两个关键组件:编码器和均匀匹配,并带来与RetinaNet相当的性能,但比RetinaNet快速2.5倍。YOLOF还可以匹配DETR的性能,训练速度快了7倍。代码见 第一步开发正确的对象-vs-background似然,然后,其识别检测器的整体分数。出这种可似然,但是许多一个阶段检测器可以。介绍如何构筑从任意的SOTA一阶段检测器到生成的两个阶段检测器。产生的检测器比它们的一个阶段和两个阶段先驱都快而准。本文的检测器在COCO test-dev上,利用单尺度测试下获得56.4 mAP,比所有公开结果都好。使用轻量的骨干,在Ti