網(wǎng)上有很多關(guān)于嵌入式pos機(jī)論文,一周干貨回顧&總結(jié)的知識(shí)，也有很多人為大家解答關(guān)于嵌入式pos機(jī)論文的問(wèn)題，今天pos機(jī)之家(m.shineka.com)為大家整理了關(guān)于這方面的知識(shí)，讓我們一起來(lái)看下吧!
本文目錄一覽：
嵌入式pos機(jī)論文
計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究院專(zhuān)欄
作者：Edison_G
本周我們“計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究院”主要推送了目標(biāo)檢測(cè)干貨及中國(guó)人工智能大會(huì)內(nèi)容，今天給大家總結(jié)一下！
公眾號(hào)ID｜ComputerVisionGzq
學(xué)習(xí)群｜掃碼在主頁(yè)獲取加入方式
半監(jiān)督輔助目標(biāo)檢測(cè)：自訓(xùn)練+數(shù)據(jù)增強(qiáng)提升精度（附源碼下載）
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.04757.pdf
源代碼：https://github.com/google-research/ssl_detection/
半監(jiān)督學(xué)習(xí) (SSL) 有可能提高使用未標(biāo)記數(shù)據(jù)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)性能。盡管最近取得了顯著進(jìn)展，但SSL的演示范圍主要是圖像分類(lèi)任務(wù)。 有研究者提出了STAC，這是一種用于視覺(jué)目標(biāo)檢測(cè)的簡(jiǎn)單而有效的SSL框架以及數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略。STAC從未標(biāo)記的圖像中部署本地化目標(biāo)的高度可信的偽標(biāo)簽，并通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)提升一致性來(lái)更新模型。
用已有的標(biāo)簽圖像訓(xùn)練一個(gè)教師模型(teacher model)用來(lái)生成偽標(biāo)簽(有點(diǎn)知識(shí)蒸餾那味了，這個(gè)模型是Faster-RCNN)。
用訓(xùn)練好的模型推理剩余的未標(biāo)注的圖像，生成偽標(biāo)簽。
對(duì)未標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行增強(qiáng)，同步偽標(biāo)簽（圖像旋轉(zhuǎn)的時(shí)候也要將標(biāo)簽的坐標(biāo)同步呀，不然不都錯(cuò)位了嗎）。
使用半監(jiān)督Loss來(lái)訓(xùn)練檢測(cè)器
SSD7 | 對(duì)嵌入式友好的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)品落地
論文地址：https://doi.org/10.3390/app11031096
提出了一種輕量級(jí)目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)Single-Shot MultiBox Detector(SSD)7種特征融合和注意機(jī)制(FFAM)，該網(wǎng)絡(luò)通過(guò)減少卷積層數(shù)，節(jié)省了存儲(chǔ)空間，減少了計(jì)算量。研究者有提出了一種新的特征融合和注意機(jī)制(FFAM)方法來(lái)提高檢測(cè)精度。首先，F(xiàn)FAM方法將高級(jí)語(yǔ)義信息豐富的特征圖與低級(jí)特征圖進(jìn)行融合，提高了小目標(biāo)的檢測(cè)精度。采用由通道和空間注意模塊級(jí)聯(lián)的輕量級(jí)注意機(jī)制，增強(qiáng)目標(biāo)的上下文信息，引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注其易于識(shí)別的特征。
目標(biāo)檢測(cè)新框架：大幅度提升檢測(cè)精度（附源代碼下載）
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11056.pdf源代碼地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/BorderDet
研究者提出了一種簡(jiǎn)單高效的算子，稱(chēng)為 Border-Align，從邊界的極值點(diǎn)提取“邊界特征”以增強(qiáng)點(diǎn)特征?；贐orderAlign，研究者設(shè)計(jì)了一種稱(chēng)為BorderDet的新型檢測(cè)架構(gòu)，它明確利用邊界信息進(jìn)行更強(qiáng)的分類(lèi)和更準(zhǔn)確的定位。
知識(shí)星球也給大家共享了一些基礎(chǔ)知識(shí)
? THE END
轉(zhuǎn)載請(qǐng)聯(lián)系本公眾號(hào)獲得授權(quán)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究院學(xué)習(xí)群等你加入！
計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究院主要涉及深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，主要致力于人臉檢測(cè)、人臉識(shí)別，多目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、圖像分割等研究方向。研究院接下來(lái)會(huì)不斷分享最新的論文算法新框架，我們這次改革不同點(diǎn)就是，我們要著重”研究“。之后我們會(huì)針對(duì)相應(yīng)領(lǐng)域分享實(shí)踐過(guò)程，讓大家真正體會(huì)擺脫理論的真實(shí)場(chǎng)景，培養(yǎng)愛(ài)動(dòng)手編程愛(ài)動(dòng)腦思考的習(xí)慣！
計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究院
公眾號(hào)ID｜ComputerVisionGzq
感謝大家一致的關(guān)注，如果對(duì)我們平臺(tái)有任何建議，請(qǐng)?jiān)诤筇旎貜?fù)留言，我們會(huì)根據(jù)你們的留言建議，不斷去優(yōu)化、提升我們“計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究院”的質(zhì)量！
以上就是關(guān)于嵌入式pos機(jī)論文,一周干貨回顧&總結(jié)的知識(shí)，后面我們會(huì)繼續(xù)為大家整理關(guān)于嵌入式pos機(jī)論文的知識(shí)，希望能夠幫助到大家！
