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halcon的三种模板匹配方法总结
halcon有三种模板匹配方法：即Component-Based、Gray-Value-Based、Shaped_based,分别是基于组件（或成分、元素）的匹配，基于灰度值的匹配和基于形状的匹配，此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类。 一、 Shape_Based匹配方法 1.1 形状匹配常见的有【论文笔记】Deformable DETR：使用稀疏Attention实现目标检测
概述 之前的DETR使用Transformer成功地实现了目标检测，而Deformable DETR针对DETR的缺点提出了一些改进。DETR主要有以下两个缺点： 相比于其它的目标检测模型，DETR需要更多的epoch才能收敛 DETR很难检测出小物体 对于第一个问题，作者认为这是Attention机制的锅，在初始化时，Attention的Deformable DETR要点解读
最近整理Transformer和set prediction相关的检测&实例分割文章，感兴趣的可以跟一下： DETR: End-to-End Object Detection with TransformersDeformable DETRRethinking Transformer-based Set Prediction for Object DetectionInstances as QueriesSOLQ: Segmenting Objects by可变形卷积神经网络 | Deformable Network
论文标题：Deformable Convolutional Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.06211 所要解决的问题 视觉识别的关键挑战是如何在对象比例、姿势等形变问题上适应几何变化或对几何转换建模。一般情况下有以下两种方法： 1、通常是对数据集进行仿射变换。如角度变化、剪切Deformable Convolutional Networks
Deformable Convolutional Networks 1.产生背景2.可变形3.直观效果 1.产生背景 视觉识别中一个挑战是如何适应目标在比例、姿势和部分变形，一种解决方案是扩大数据集到包含所有变化类型的物体，方法有仿射变换。第二种是通过变换不变性特征和算法来提高特征表达的鲁棒性[遇pytorch实现 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017
文章转载自微信公众号：【机器学习炼丹术】，请支持原创。 这一篇文章，来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果。全部基于python，没有C++。大部分代码来自：https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的，发现这个人的代码中存在一些问题，导致可变卷积并没有实现目标检测论文阅读：DCN v2
目标检测论文阅读：DCN v2 扬之水 Talk is cheap,show me your code. 已关注 ChenJ 、 pprp 等 43 人赞同了该文章 Deformable ConvNets v2 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1811.11168.pdf 代码链接：尚未公开 deformable是最近非常著名的针对Obje如何看待商汤的Deformable DETR？能否取代Faster-RCNN范式？
计算机视觉 目标检测 物体识别 深度学习（Deep Learning） 卷积神经网络（CNN） 如何看待商汤的Deformable DETR？能否取代Faster-RCNN范式？ 陀飞轮 复旦大学 微电子学院硕士 Deformable DETR比DETR训练快10x，能否取代Faster-RCNNUnity网格变形开源库测评
【博物纳新】是UWA旨在为开发者推荐新颖、易用、有趣的开源项目，帮助大家在项目研发之余发现世界上的热门项目、前沿技术或者令人惊叹的视觉效果，并探索将其应用到自己项目的可行性。很多时候，我们并不知道自己想要什么，直到某一天我们遇到了它。 更多精彩内容请关注：lab.uwa4d.com【论文笔记】Object detection with location-aware deformable convolution and backward attention filtering
&论文概述 获取地址：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Object_Detection_With_Location-Aware_Deformable_Convolution_and_Backward_Attention_Filtering_CVPR_2019_paper.pdf &总结与个人观点 本文提出了location-aware deformable convolutionDeformable Convolutional Networks
1 空洞卷积 1.1 理解空洞卷积 在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出，所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测，之前的pooling论文阅读-可变形卷积网络：Deformable Convolutional Networks
论文地址 ：Deformable Convolutional Networks 工程地址：github 链接 0. 摘要 卷积神经网络对位置变化的建模存在天然缺陷，这是由于网络固定的位置结构。该论文提出两个新的模块来增强CNNs的这种建模能力，称为deformable convolution and deformable RoI pooling，两个模块的基Deformable ConvNets--Part1: 仿射变换
转自：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79675408 Deformable ConvNet简介 关于Deformable Convolutional Networks的论文解读，我们先讲和Deformable ConvNets原理相似的Spatial Transformer Networks，而讲STN之前，需要讲解图片处理中两个重要的基本概念：仿射变换和