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论文解读系列十：空洞卷积框架搜索
在通用目标检测算法，空洞卷积能有效地提升网络的感受野，进而提升算法的性能。本次解读的文章提出了一种空洞卷积变体及对应的空洞卷积搜索方法，充分探索空洞卷积的潜力，进一步提升网络模型的性能。
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作者小头像 我想静静 2021-05-31 21:12:00
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技术综述四：目标检测之RepPoints系列算法讲解
本文对anchor-free的目标检测RepPoints系列算法进行梳理，具体包含RepPoints, RepPoints V2, Dense RepPoints.
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作者小头像 我想静静 2021-04-27 11:23:43
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2021-04-27 11:23:43
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技术综述五：旋转目标检测系列算法讲解（一）
在自然场景图像的目标检测中，通常使用水平四边形框作为检测框对目标的位置进行框定。但是，在遥感目标检测以及文字检测等相关场景，目标通常情况都是倾斜的。因此，使用检测算法对旋转目标进行检测有利于对遥感目标检测以及文字检测中的目标进行精确定位，为后续识别、分析等高阶任务提供更加准确的初始结果。本文将介绍三种优秀的旋转目标检测算法。
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作者小头像 我想静静 2021-04-27 11:23:02
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技术综述二：标注数据不足下的深度学习方法概述
得益于深度学习的发展，许多计算机视觉任务在近几年取得了不错的效果。但是，现有的深度学习算法多是有监督学习算法，依赖大量人工标记的训练数据，而标注数据十分耗费人力成本。因此，解决深度学习对数据的依赖问题和减少数据标注成本成为了业界的研究热点。本文选取了相关领域的部分论文，将介绍以下几个方向：半监督/弱监督学习；数据合成；主动学习；自监督。
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作者小头像 我想静静 2021-04-27 11:18:55
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技术综述三：基于边界的目标检测方法简介
对于目标的检测和实例分割任务，边界区域往往具有重要意义，决定了目标的包围框或分割图精准程度。一些领域的学者开始对这一特性进行挖掘，如OCR领域和通用目标实例分割领域，并都取得了良好的效果。本文选取了几篇近期的工作加以介绍。
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作者小头像 我想静静 2021-04-27 11:18:34
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2021-04-27 11:18:34
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论文解读系列六：图片文字擦除方法EnsNet: Ensconce Text in the Wild
场景图片的敏感文本擦除对用户的隐私保护有很大的作用。文字擦除方法中通常需要检测出文字笔画的像素位置，然后将这些像素替换成合理的背景元素。本次解读的文章提出了一种基于cGAN的场景文字擦除方法EnsNet。
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作者小头像 我想静静 2021-04-27 11:18:14
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2021-04-27 11:18:14
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技术综述九：自然场景图像的文字擦除算法介绍
本文介绍几篇关于自然场景下文字擦除的论文工作。
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作者小头像 我想静静 2021-04-27 10:55:15
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技术综述八：端到端通用目标检测方法介绍
本文介绍两种端到端训练通用目标检测算法--DETR和DeFCN.
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作者小头像 我想静静 2021-04-27 10:50:00
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2021-04-27 10:50:00
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