小网络之shufflenet
论文简介
地址：ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
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论文主要结合了pointwise group convolution和channel shuffle，大大减少了计
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轻量级网络之mobilenet
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论文简介
地址：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications。
Mobilenet基于流线型架构，使用depthwise separable convolutions来构建轻量级的
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目标分类之SQUEEZENET
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论文简介
地址：SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE。
论文是小网络，相比AlexNet，参数减少了50倍，同时准确度仍然基本能够持平。
introduction小
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基于光流法和边缘检测的MOT
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简介
论文地址：Improving Multiple Object Tracking with Optical Flow and Edge Preprocessing
代码地址：https://github.com/beaupreda/IMOT_OpticalFlow_Edges
论文结合了背景减除
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单目标跟踪之PTAV
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简介
论文地址：Parallel Tracking and Verifying: A Framework for Real-Time and HighAccuracy Visual Tracking
论文是单目标跟踪，输出为跟踪物体的bounding box。
Abstract
之前的很多方法都是
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MOT之instance flow
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论文简介
地址：INSTANCE FLOW BASED ONLINE MULTIPLE OBJECT TRACKING
论文中实现了单目视频数据中，对于已知类别的物体进行在线多目标跟踪的方法。一般的多目标跟踪都是基于bouding box的，即输出的结果为关于物体的bounding box或者附加其
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instance segmentation之PANet
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论文简介
地址：Path Aggregation Network for Instance Segmentation
论文提出的PANet是一个基于proposal的实例分割框架，缩短了底层和高层特征的通路；提出了自适应的特征pooling，可以各个各个尺度中的特征；在预测mask的时候，增加一个额
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instance segmentation之MNC
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论文简介
地址：Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades
论文提出了一个可以用于多任务的级联网络，用于语义实例分割。模型主要有三个部分：区分实例、确定实例的mask以及确定实例的类别。级联的网络结构使得卷
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instance segmentation之车道线检测
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论文简介
地址：Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach
传统的车道线检测方法十分依赖人工选取特征，需要大量的后处理步骤，对于已经有的一些DNN的方法，它们只能处理预先定义好的、数目固定的车道线，无法处理
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instance segmentation之FCN
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论文简介
地址：Learning to Cluster for Proposal-Free Instance Segmentation
论文使用DNN，提出了一种新的end-to-end的图像像素聚类方法。使用instance labeling中最基本的属性：pixel之间的成对关系，来训练网络，最
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