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• 目标检测任务中mAP的计算

  2019-04-13

  Prince

  DeepLearning

  DeepLearning  MachineLearning

  目标检测的指标mean average precision（mAP）和多分类的mAP非常相似，本篇博客从多分类的指标计算开始说起，介绍多分类与目标检测mAP计算的异同，通过一些小例子并结合VOC2007和VOC2012的mAP指标计算让读者更容易了解该指标的具体计算过程。

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• TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes

  2019-01-06

  Prince

  DeepLearning

  DeepLearning  SceneTextDetection  ObjectDetection

  

  • 文章链接： TextSnake: A Flexible Representation for Detecting Text of Arbitrary Shapes
  • PyTorch实现: princewang1994/TextSnake.pytorch

  最近由于项目上做到与文本检测相关的应用，因此研究了几篇最新的文本检测文章，本文（TextSnake）是旷视在ECCV2018上的文章，主要提出了一种能够灵活表示任意弯曲形状文字的数据结构——TextSnake，主要思想是使用多个不同大小，带有方向的圆盘(disk)对标注文字进行覆盖，并使用FCN来预测圆盘的中心坐标，大小和方向进而预测出场景中的文字，本文的主要贡献有以下几点：

  • 提出一种基于多圆盘覆盖来表示文字的方法——TextSnake
  • 基于TextSnake表示，提出一种检测场景文本的方法
  • 在两个新提出的数据集（Total-Text and SCUT-CTW1500）上，获得了state-of-the-art的效果，这两个新的数据集都包含曲线文本，波浪形文本等非常规标注
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• EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector

  2018-12-16

  Prince

  DeepLearning

  SceneTextDetection  DeepLearning

  

  • 论文：EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector
  • PyTorch版实现：songdejia/EAST
  • Tensorflow版实现：argman/EAST
  • 效果展示:

  本篇博客介绍了EAST，一个单阶段场景文本检测模型，其优点有：结构简单，运行速度快，端到端等，是一篇可操作性很强的文章。

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• Temporal Action Detection with Structured Segment Networks(SSN)

  2018-12-09

  Prince

  DeepLearning

  DeepLearning  TemporalActionDetection

  

  • 论文地址：Temporal Action Detection with Structured Segment Networks

  • Github: yjxiong/action-detection

  最近开始看一些有关视频检测方向的文章，其中比较重要的一篇文章就是Temporal Action Detection with Structured Segment Networks，在这里做一些记录。

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• Soft(er)-NMS：非极大值抑制算法的两个改进算法

  2018-12-01

  Prince

  DeepLearning

  DeepLearning  NMS  ObjectDetection

  

  论文连接：

  • Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
  • Softer-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection

  之前用了一篇博客详细说明了NMS的原理，Cython版加速实现和CUDA加速版实现，然而NMS还是存在一些问题，本篇博客介绍两种NMS的改进——Soft-NMS和Softer-NMS，提高NMS的性能。

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• PyTorch RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

  2018-09-02

  Prince

  DeepLearning

  DeepLearning  PyTorch

  最近在使用Pytorch的时候，在backward函数中报backwrd两次的错误：

  RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time, but the buffers have already been freed. Specify retain_graph=True when calling backward the first time.
  

  但实际上我只使用了一次backward，在经过一些debug以后总结一下错误导致的原因。

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