...力，得到的结果与fQ(q)进行组合。OCR模块基于预训练模型(Faster RCNN + CTC)进行识别，识别出的结果fO(s)与fQ(q)一起经过注意力机制得到加权的空间注意力，得到的结果与fQ(q)进行组合。contact一起之后过分类器(MLP)，分类的类别为问题...
...于GPU上就可以大大加快Fast-Rcnn的预测。因此作者又提出了Faster-RCNN使用RPN的边框生成算法而彻底的抛弃了selective的算法。 因此在这篇文章中作者提出了在特征图上对ROI进行选择，这样就可以使用GPU和共享fast-Rcnn的主要结构，在Fa...
...框）匹配每一个带有较高 IoU 的首要框的真实框；（SSD，FasterRCNN）匹配带有任何 IoU 高于 0.5 的真实框的首要框。7. 负样本挖掘（Hard negative example mining）对于每个首要框，都有一个边界框分类器来评估其内部含有对象的可能性。...
...the speed lower the accuracy and vice versa. After some trails, I am using faster_rcnn_inception_v2_coco for my project. After deciding the model to be used, you will need an object detection train...
...能够覆盖大部分常用应用场景的算法模型（如 RestNet_50、Faster_RCNN、SegNet_VGG_16 等，未来还将上线更多算法模型），所有预置模型的基于开源数据集训练，模型精度领先。只需配置数据路径 / 日志输出路径和 Hyper Parameter 自动选择...
本文详细解释了 Faster R-CNN 的网络架构和工作流，一步步带领读者理解目标检测的工作原理，作者本人也提供了 Luminoth 实现，供大家参考。Luminoth 实现：https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn去年，我们决定...
...RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前更为优秀的方法。基于候选区域的目标检测器滑动窗口检测器自从 AlexNe...
...CNN解决这个问题的模型，以及其后期的 Fast R-CNN 模型和 Faster R-CNN 模型。最后，我们将介绍 Mask R-CNN 模型，这个模型是由 Facebook Research 最近发布的一篇文章，这篇文章提供了像素级别的分割。以下是各个模型的文章： R-CNN: https...
...CCV 2017较佳学生论文RetinaNet，Ross Girshick（RBG）此前的研究Faster R-CNN和RPN、Fast R-CNN、以及R-FCN的实现。Detectron的基干（backbone）网络架构包括ResNeXt{50,101,152}、ResNet{50,101,152}、FPN和VGG16。同时，Facebook还发布了70多种ImageNet-1k预训练模...
... Two-stage object detectors鼻祖。 从RCNN、SPPNet到fast RCNN，再到Faster RCNN，目标检测的三个步骤（区域选择，特征提取，分类回归）被统一到一个深度网络框架之内，大大提高了运行速度。FCN，FPN, RoI Align, Mask Branch等技术把Faster R-CNN往...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
