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原创 关于多尺度检测信息融合的问题

在FPN、DSSD等算法中，都用到了一个思想：通过高层上采样得到的语义信息与底层细节信息的融合来进行多尺度的位置和类别预测，在训练好的模型中，上采样阶段究竟如何进行多尺度目标的剥离的？用作位置和类别预测的共享head结构可以用在多个尺度的特征图上，那么这些特征图一定存在着head能够发现的相同点，如果目前的各种head或多或少存在一些问题，那么从两个方向去优化之或许可行：1、对预测的特征图进行一...

2019-09-09 10:36:04 827

原创 频率学派（似然估计）与贝叶斯学派（后验估计）

这里是引用最大后验估计一文带你理解最大后验估计统计推断: 频率学派和贝叶斯学派

2019-09-06 17:49:43 1091 1

原创 写在前面

写在前面专业知识自学提上日程，在此列下总提纲，任重而道远！惟愿心思笃定，且盼高人指点！统计学习方法数字图像处理数据结构 /LeetCode（python/C++）DL-CV文章理解...

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