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MEDICAL IMAGE ANALYSIS文献跟踪

MEDICALIMAGEANALYSIS文献跟踪2021年12月•40卷•第10期可视化分析：实验方式：实验定位：文献名/代码开源/推荐研究部位及方向数据集对象实验环境实验方法亮点001_Anewbaselineforretinalvesselsegmentation

Haimerdinger·2022-07-21 14:39

基于 Retina-GAN 的视网膜图像血管分割

目录1.简要说明1.1针对的现象1.2改进的过程1.3创新点1.4结果2.涉及到的知识点2.1.ACE2.2RU-Net2.3Retina-Attention机制3.基于深度学习的Retina-GAN模型整体网络架构

无咎.lsy·2022-07-21 14:08

FCOS代码（一） (demo过程)骨干网络结构详解，mask-rcnn ResNet+fpn

过程的整个流程下面是源代码中打印的整体网络结构，然后将其分为ResNet和FPN两部分描述进行描述，config使用的是fcos_imprv_R_50_FPN_1x.yaml，BACKBONE.CONV_BODY="R-50-FPN-RETINANET"Sequential

匿名的魔术师·2022-07-19 08:42

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程

日前，YOLO作者推出YOLOv3版，在TitanX上训练时，在mAP相当的情况下，v3的速度比RetinaNet快3.8倍。YOLOv3实时物体检测视频：YOLOv3与其他目标检测器的比较

woshicver·2022-07-16 07:12

office办公套件：Microsoft Office LTSC 2021 v16.63中文版

MicrosoftOfficeLTSC2021中文版以利用最新的Mac功能，包括Retina显示、全屏视图支持，甚至滚动弹跳。它是您熟悉和信任的office与您喜爱的Mac的完美结合。

·2022-07-15 14:49

人脸识别宿舍门禁系统(python qt opencv带数据库)

图像处理大大大大大牛啊·2022-07-08 18:00

SA-UNet: Spatial Attention U-Net for Retinal Vessel Segmentation

论文阅读：SA-UNet:SpatialAttentionU-NetforRetinalVesselSegmentation用于视网膜血管分割的空间注意力U-Net摘要：视网膜血管的精确分割（精确分割precisesegmentation

@Elaine·2022-07-08 07:25

iconfont-阿里巴巴矢量图标库使用教程

它有很多优点：图标矢量化我们在最初推行iconfont的时候就是为了在Retina设备上也能「丝般柔滑」，这一点图片需要另外制作两倍图，而且缩放后立马就

张时贰·2022-07-02 19:09

【深度学习】ICCV2021｜性能优于何恺明团队MoCo v2，DetCo：为目标检测定制任务的对比学习...

作者丨小马编辑丨极市平台导读作者专为目标检测任务“量身定制”了对比学习框架DetCo，在PASCALVOC数据集上，DetCo在100个epoch时的性能就与MoCoV2800个epoch的性能差不多，最终性能优于MaskRCNN-C4/FPN/RetinaNet

风度78·2022-06-28 07:38

【yolov4】基于yolov4深度学习网络目标检测MATLAB仿真

除了YOLO系列，也还有其他很多优秀的工作，比如结构同样简洁的RetinaNet和SSD。

fpga和matlab·2022-06-27 07:53

mac下配置Charles，安装证书，连接iOS手机抓包

目录一、前置操作二、mac上配置并信任证书三、iOS手机手安装证书四、查看效果mac：MacBookPro(Retina,15-inch,Mid2015)手机：iPhone12promax一、前置操作从官网下载链接

-九斤-·2022-06-25 20:05

【老生谈算法】matlab实现图像去雾算法——图像去雾

1Rentinex理论Retinex（视网膜“Retina”和大脑皮层“Cortex”的缩写）理论是一种建立在科学实验和科学分析基础上的基于人类视觉系统（HumanVisualSystem）的图像增强理论

阿里matlab建模师·2022-06-25 07:42

一文读懂Focal Loss及Pytorch代码(详细注释)

文章目录前言FocalLoss详解实现思路FocalLoss类的代码具体流程分析代码FocalLoss(FL)与CrossEntropy(CE)对比：总结前言FocalLoss及RetinaNet原理见另一篇文章

18岁小白想成大牛·2022-06-22 07:00

Fcos目标检测算法简读

本人最近在计算密集小物体检测时，首先应用retinanet进行检测，但用文献建议的从P3进行检测，检测的最小像素尺寸为10几个像素，检测不到图片中的小目标，本人对retinanet改进，加入p2，计算量特别大

sunny_develop·2022-06-14 17:30

新MBP发热精确测试结果出炉

关于Retina屏新MBP，很多人质疑它18mm的机身是否能容纳下ivybridge4核和KeplerGT650M这些发热大户，现在日本一家网站使用热成像仪进行了专业测试，结果如图：测试是在闲置和播放视频这两种状态下进行的

leiphone·2022-06-11 12:49

RetinaNet 网络结构、Focal Loss【详解】

文章目录1、RetinaNet论文提出的问题2、使用focalloss解决上述问题1、RetinaNet论文提出的问题RetinaNet这篇文章回答了为什么two-stage比one-stage的效果要好

全息数据·2022-06-10 22:22

mmdetection使用

model2.dataset3.optimizer4.default_runtime总结前言记录mmdetection2.19.0使用的经验一、配置文件Config.py这里以faster-rcnn和retinanet

AI、明察秋毫·2022-06-10 07:29

深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)

本文讲解一阶段（onestage）的目标检测方法，包括YOLO系列算法（V1~V5）、SSD、RetinaNet的算法思想、网络结构、训练细节和性能效果等【对应CS231nLecture11】

ShowMeAI·2022-06-09 16:00

使用keras-retinanet训练自己的数据集

使用kears-retinanet训练自己的数据集1.数据准备(1.)数据标注使用labelimg对自己准备好的数据集图片进行标注，我是mac版本的labelimg直接搜索下载mac版本的labelimg

Cecilia_lu·2022-06-09 07:08

MMDetection训练自己的数据集过程

接着前一篇MMDetection亲测安装教程，安装好后就来尝试训练自己的数据集吧，以训练RetinaNet模型为例说明。

m0_67392661·2022-06-09 07:50

目前常见的目标检测方法及技巧收藏整理

一、目标检测方法Anchor1.OneStageYoloFamily：yolov1...yolov3...yolov5SSDFamilyRetinaNetM2Det2.TwoStageRCNNFastRCNNFasterRCNNMaskRCNNRFCNLight-Head-RCNNCascadeRCNNLibraRCNNDetectoRSAnchorFreeConnerNetFoveaboxCen

沉醉，于风中·2022-06-01 18:04

从零开始学人脸检测之Retinaface篇（内含魔改版GhostNet+mbv2）

从零开始学人脸检测之Retinaface篇（内含魔改版）代码已开源，欢迎白嫖和star：github.com/pengtougu/Retinaface_Ghost一、论文解读论文研读工作由Sansa大佬完成

pogg_·2022-05-30 07:08

IOS应用在iPhone5和iPhone5s上不能全屏显示，应用画面上下各有1条黑色的解决方案

转载请标明出处：http://blog.csdn.net/android_ls/article/details/39234963在编写IOS应用程序的过程中，我一直都是使用iPhoneRetina（3.5

android_ls·2022-05-26 09:40

FCOS原理与代码解析（更新改进trick）

目录摘要PipelineLoss函数与RetinaNet的不同更新一些改进trick(2021.3.25)摘要anchor-based目标检测存在的缺陷：anchor会引入很多需要优化的超参数，比如anchornumber

00000cj·2022-05-21 18:23

iPod touch时隔4年的回归，是惊喜还是最后的欢呼？

外观上iPodTouch2019并没有什么特别改变，依然是4寸Retina视网膜萤幕，依然是Home键经典设计、依然是800万像素。

weixin_33708432·2022-05-12 09:06

APP拉新没钱没人怎么办？活用深度链接增强APP引流能力

外观上iPodTouch2019并没有什么特别改变，依然是4寸Retina视网膜萤幕，依然是Home键经典设计、依然是800万像素。

bholly·2022-05-12 09:34

通俗解读人脸检测框架-RetinaFace

结构3.SSH结构4.Head结构三、Anchor的编解码四、Multi-taskLoss一、简介2019年何凯明提出FocalLoss时为了验证FocalLoss的可行性，顺便（没错，就是顺便）提出了RetinaNet

小殊小殊·2022-05-11 07:01

[paper reading] RetinaNet

[paperreading]RetinaNetGitHub：NotesofClassicDetectionPapers本来想放到GitHub的，结果GitHub不支持公式。

Harry嗷·2022-05-10 07:55

【论文精读】Focal Loss for Dense Object Detection（RetinaNet）全文翻译及重点总结

FocalLoss3.1BalancedCrossEntropy3.2FocalLossDefinition3.3ClassImbalanceandModelInitialization3.4ClassImbalanceandTwo-stageDetectors4.RetinaNetDetector4.1Infe

18岁小白想成大牛·2022-05-10 07:53

【我的第一个目标检测课题】3、Retinanet网络的学习与实现+扩展

2021.1.7下午记大家新年好~距离上次写这个课题的博客已经是去年12.30的时候了，是想趁热打铁赶快写的，无奈1.5/1.6有两门考试，便只好赶去复习暂时搁置了。现在终于考完试，而且也马上到了图像处理大课题报告的截止日期了，于是我马上赶来写博客了。之前讲的都是课题分析，环境配置还有我们是怎么使用Google云盘链接Colaboratory用Google服务器端提供的16G显存进行训练，现在终于

chenqah·2022-05-09 07:44

echarts ucharts 和_使用chart和echarts制作图表

每种类型的图表都有动画效果，并且看上去非常棒，即便是在retina屏幕上。Chart.js基于HTML5canvas技术，支持所有现代浏览器，并且针对IE7/8提供了降级替代方案。

weixin_39636696·2022-04-23 01:57

三星嘲讽iPhone13：我们早就已经支持120Hz高刷了

其中，iPhone13Pro/ProMax采用全新的SuperRetinaXDR显示屏并支持ProMotion，这意味着它们终于有了最高达120Hz的自适应刷新率，让触控体验更快、响应更灵敏，开启了iPhone

TerryChu1·2022-04-14 10:57

Focal loss-Pytorch Retinanet损失函数pyotrch实现.

.作者是一名深度学习工程师,主要研究计算机视觉与三维点云处理,作者Github.欢迎star,fork同时作者也是pytorch中文网的维护者之一,网站会不定时更新深度学习相关文章,欢迎大家多多支持.retinanet

牙疼_LG·2022-04-10 00:50

Mask R-CNN详解和安装

除此之外，Detectron还包含了ICCV2017最佳学生论文RetinaNet，RossGirshick（RBG）此前的研究FasterR-CNN和RPN、FastR-CNN、以及R-FCN的实现。

weixin_30512089·2022-04-05 22:20

pytorch+net链接整理 2020-08-10

FasterR-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet,YOLOv3速度和准确性比较https://www.jianshu.com/p/0a6875fec23a卷积神经网络之LeNet（

Cen.c·2022-03-30 07:48

目标检测——yolov3论文精读

当设置IOU的阈值为0.5时，yolov3在TitanX上可以在51ms内实现57.9AP50，而在retinaanet上则可以在198ms内实

zyw2002·2022-03-29 07:45

人脸检测-RetinaFace

《RetinaFace:Single-stageDenseFaceLocalisationintheWild》论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdfInsightFace

xz1308579340·2022-03-25 07:31

人脸检测——RetinaFace

RetinaFace:Single-stageDenseFaceLocalisationintheWild作者：帝国理工，伦敦米德尔塞克斯大学，InsightFacepaper：https://arxiv.org

农夫山泉2号·2022-03-25 07:51

retinaface人脸检测在fddb数据集上的测试

这两天测试了retinaface在fddb数据集上的表现，记录一下。虽然说本文记录的retinaface的表现，但是适用于所有人脸检测算法，只需要将检测结果保留为fddb的格式就可以了。

诗大人·2022-03-25 07:20

人脸检测之RetinaFace

论文：RetinaFace:Single-stageDenseFaceLocalisationintheWild代码：https://github.com/deepinsight/insightface

watersink·2022-03-25 07:17

Pytorch搭建Retinaface人脸检测与关键点定位平台

学习前言一起来看看Retinaface的Pytorch实现吧。

DLANDML·2022-03-25 07:44

pytorch版本RetinaFace人脸检测模型推理加速

代码地址：https://github.com/xxcheng0708/Pytorch_Retinaface_Accelerate本文介绍的方法是提升pytorch版本RetinaFace代码在数据预处理阶段的速度

程大海·2022-03-25 07:41

retinaface 人脸检测过程

假设模型的输入是640*640，带5个关键点位置，anchor设计成2个，（为什么是2个，因为人脸宽高大致是1：1，2个就是2个尺度），anchor最小为16*16（表示最小可检测人脸大小就是16*16）1、把图像resize成640*640。2、进入网络，提取特征。当特征图大小是80*80/40*40/20*20时，分别提一次特征，每次32个map（32=2*（1+1+4+10），2是2个anc

wujpbb7·2022-03-25 07:11

retinaface 人脸检测训练过程

参考源码：https://github.com/biubug6/Face-Detector-1MB-with-landmark设batch=N，训练图片大小为300*300，输出通道数为64，每个点的anchor数为2，反例交并比阈值为0.35，正反例样本比例为1:7。1、任取N张图片，从每张图中随机取一个方块，（确保其中有人脸，如没有则重取方块，超过一定次数使用原图），做图像增广（包括色调变换、