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Gaussian YOLOv3 : 對bbox預測值進行高斯建模輸出不確定性,效果拔羣 | ICCV 2019
時間 2021-01-02
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曉飛的算法工程筆記
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在自動駕駛中,檢測模型的速度和準確率都很重要,出於這個原因,論文提出Gaussian YOLOv3。該算法在保持實時性的情況下,通過高斯建模、損失函數重建來學習bbox預測值的不確定性,從而提高準確率和TP,能夠顯著地降低FP,在KITTI和BDD數據集上分別提升了3.09mAP和3.5mAP。整體的思路類似於添加一個不確定性分支,沒有帶來過多的計算,設計十分巧妙,推薦大家閱讀學習 來源:曉飛
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