YOLOv4论文阅读笔记
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一张图梳理YOLOv4论文AlexeyAB大神继承了YOLOv3, 在其基础上进行持续开发，将其命名为YOLOv4。并且得到YOLOv3作者Jos
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ATSS论文阅读笔记
ATSS论文阅读笔记论文名称：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection
论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.
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YOLOF论文阅读笔记
YOLOF论文阅读论文名称：You Only Look One-level Feature论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.09460.pdf代码链接：https://github.com/megvii-model/YOLOF
摘要1、 作者探究了FPN之所以能提升检测
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Libra R-CNN论文阅读笔记
Libra R-CNN论文阅读笔记摘要1、检测器的性能所限于训练过程的不平衡问题，作者主要从三个层面解决训练过程的不平衡问题–sample level，feature level，objective level。
2、IoU balanced对应sample level的解决方案，balanced
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FSAF论文笔记
FCOS论文笔记
论文：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01355论文代码：https://github.com/tianzhi0549/FCOS
Introduction首先作者按
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FoveaBox论文笔记
论文：FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.03797代码链接：https://github.com/taokong/FoveaBox
IntroductionFoveaBox同样是一
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RepPoints论文笔记
论文：RepPoints: Point Set Representation for Object Detection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.11490.pdf代码链接：https://github.com/microsoft/RepPoints
Prefac
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ExtremeNet论文笔记
论文：Bottom-up Object Detection by Grouping Extreme and Center Points论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.08043代码链接：https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet.
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CenterNet论文笔记-Objects as points
论文：Objects as points论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.07850代码链接：https://github.com/xingyizhou/CenterNet
Preface这篇文章（Objects as points）同样构建的模型同样也叫CenterN
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