PrObeD方法开源 | 主动方法助力YOLOv5/Faster RCNN/DETR在COCO/GOD涨点
以往的2D目标检测研究侧重于各种任务,包括在通用和伪装图像中检测目标。这些工作被认为是目标检测的被动方法,因为它们直接使用输入图像。然而,在神经网络中,不能保证收敛到全局最小值就一定是最优的; 因此,作者认为目标检测器中训练得到的权重不是最优的。为了解决这个问题,作者提出了一种基于主动方案的Wrapper,称为PrObeD,通过学习信号来增强这些目标检测器的性能。 PrObe...

首个目标检测扩散模型,比Faster R-CNN、DETR好,从随机框中直接检测
编辑:杜伟、陈萍扩散模型不但在生成任务上非常成功,这次在目标检测任务上,更是超越了成熟的目标检测器。扩散模型( Diffusion Model )作为深度生成模型中的新 SOTA,已然在图像生成任务中超越了原 SOTA:例如 GAN,并且在诸多应用领域都有出色的表现,如计算机视觉,NLP、分子图建模、时间序列建模等。近日,来自香港大学的罗平团队、腾讯 AI Lab 的研究者联合提出一种新框架 D....

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