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  1. Feb 2019
    1. Applying distillation techniques to multi-class object detection, in contrast to image classification, ischallenging for several reasons

      将知识蒸馏应用于目标检测有多个挑战.

      1. 目标检测网络对压缩更敏感;
      2. 知识蒸馏是应用于假设各类同等重要,而检测的背景则是大量的.
  2. Jan 2019
    1. 提出语义分割分枝来更好的利用检测监督信息,同时应用自监督的注意力机制。

    2. 语义分割分枝利用检测的监督信息来直接学习模型的人脸区域特征。

    3. 该网络引入特征融合金字塔和分割分枝

    1. H

      两个创新点,1:Agglomeration connection模块对多尺度特征进行聚合,从而处理人脸检测的尺度不变性;2:Hierarchical loss来知道训练。

    2. 感受野范围对小人脸有极大地影响。

    3. 框架核心是:通过聚合不通尺度的高层语义特征作为上下文线索来增强低层特征来显示利用CNN网络的多尺度特征。