在本文中,来自旷视的研究者提出高性能检测器 YOLOX,并对 YOLO 系列进行了经验性改进,将 Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入 YOLO。获得了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP,而且取得了极具竞争力的推理速度。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2107.08430
项目地址:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
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在本文中,来自旷视的研究者提出高性能检测器 YOLOX,并对 YOLO 系列进行了经验性改进,将 Anchor-free、数据增强等目标检测领域先进技术引入 YOLO。获得了超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5 的 AP,而且取得了极具竞争力的推理速度。
论文地址:https://arxiv.org/abs/2107.08430
项目地址:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
在 计算网络中, 一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入的集合下的输出。标准的计算机芯片电路可以看作是根据输入得到"开"(1)或"关"(0)输出的数字网络激活函数。这与神经网络中的线性感知机的行为类似。 一种函数(例如 ReLU 或 S 型函数),用于对上一层的所有输入求加权和,然后生成一个输出值(通常为非线性值),并将其传递给下一层。
线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。
知觉或感知是外界刺激作用于感官时,脑对外界的整体的看法和理解,为我们对外界的感官信息进行组织和解释。在认知科学中,也可看作一组程序,包括获取信息、理解信息、筛选信息、组织信息。与感觉不同,知觉反映的是由对象的各样属性及关系构成的整体。
在数学,计算机科学和逻辑学中,收敛指的是不同的变换序列在有限的时间内达到一个结论(变换终止),并且得出的结论是独立于达到它的路径(他们是融合的)。 通俗来说,收敛通常是指在训练期间达到的一种状态,即经过一定次数的迭代之后,训练损失和验证损失在每次迭代中的变化都非常小或根本没有变化。也就是说,如果采用当前数据进行额外的训练将无法改进模型,模型即达到收敛状态。在深度学习中,损失值有时会在最终下降之前的多次迭代中保持不变或几乎保持不变,暂时形成收敛的假象。