mmdetection中的retinanet
一、大体流程1. 训练逻辑 mmdetection的训练逻辑是借助了mmcv中的Runner类，做了一层封装。按照正常的逻辑思考，如果我们要训练一个网络，至少要知道输入数据、模型、优化器、loss等信息，这些信息在tools/train.py以及mmdet/apis/trai
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物体检测中的anchor
anchor自从在faster rcnn中提出后，被广泛应用于物体检测中，流程可概括如下（one stage）
通过backbone和neck（fpn等）网络得到feature map并根据feature map用head网络生成各个尺度的cls score和reg score
生成anchor
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SSD源码阅读及原理详解
本文阅读的版本是tensorflow对SSD的实现，相对而言阅读难度要远低于caffe版本的实现，源代码可见balancap/SSD-Tensorflow。
一、思路 SSD的网络结构在论文中清晰可见，如图所示。具体是使用了VGG的基础结构，保留了前五层
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word2vec理解
本文需要对n-gram模型在评估语句上的应用有一定了解（n-gram还有一些其他应用，如模糊匹配、特征工程等），可以看作对word2vec 中的数学原理详解这篇博文的一些思考。
首先一定要建立起word2vec的基本认识，在NLP的一些任务中，我们需要
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