文件名称：Pedestrian-detection-paper-list:标记有用的纸
文件大小：268KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-03 14:56:21
Python
行人检测 标记有用的纸张 公开码 附加内容 模型设计 失利 训练方法 数据扩充手段 模型优化 模型压缩 行人步道 知识升华 AdvProp 笔记 #detection 可视化日志 时代损失 火车损失 Val Coco Bbox
【文件预览】：
Pedestrian-detection-paper-list-main
----pytorch2caffe()
--------readme(244B)
----PANet(346B)
----post_process()
--------means(142B)
----backbone()
--------shufflenetv2.py(7KB)
--------efficientnet_lite.py(9KB)
--------paper()
--------ghostnet.py(9KB)
--------custom_csp.py(4KB)
--------mobilenetv2.py(4KB)
--------resnet.py(6KB)
----nanodet-mnn()
--------windows-mnn(98B)
----knowledge distilation()
--------code.py(248B)
--------means(322B)
----attention()
--------CA(95B)
----fpn.py(3KB)
----yolov5-openvino()
--------yolov5s(242B)
----head()
--------nanodet_head.py(5KB)
--------gfl_head.py(24KB)
----yolov5()
--------yolov5s_caffe.py(1KB)
----README.md(682B)
----AdvProp(88B)
----config()
--------nanodet_efficientnet.yml(435B)
--------nanodet-g-half.yml(679B)
--------nanodet_MobileNetV2.yml(414B)
--------nanodet_head_simple_320.yml(1020B)
----fine-tune()
--------means(188B)
----nanodet-openvino()
--------windows-vs(202B)
----Visualize()
--------11.png(51KB)
--------12.png(53KB)
--------13.png(141KB)
--------means(275B)
----nanodet-ncnn()
--------demo()
----model-arch()
--------OHEM(206B)
--------GFL(696B)
--------Seesaw Loss(695B)
--------__init__.py(388B)
--------giou_loss(368B)
--------HOA(74B)
--------FCOS(2KB)
--------ohsm(114B)
--------ATSS(750B)