Uzkent, Burak, Christopher Yeh, and Stefano Ermon. “Efficient object detection in large images using deep reinforcement learning.” Proceedings of the IEEE/CVF winter conference on applications of computer vision. 2020.

...

Zhu, Xizhou, et al. “Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection.” arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition,arXiv: Computer Vision and Pattern Recognition, Oct. 2020.

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序列建模与概率图模型

时间序列数据：大量数据与时间相关，是研究对象。

序列建模：对序列数据进行学习、掌握其内在模式和规律。

概率图模型(Probabilistic Graphical Model)：刻画变量之间相关性（无向图）、以及显示存在的因果关系（有向图）

有向图：...

详细框架版本1

背景

1. 现有目标检测方法在理想场景下表现优异
2. 复杂菜品混合场景是“真实世界”的挑战（遮挡、混合、模糊）
3. 提出 RL...

python ./test.py —dataset food101 —model Conv4 —method baseline —num_classes 101

Test Acc = 47.95% +- 0.69%

python test.py —dataset food172 —model Conv4 —method baseline

今天主要是帮师姐去跑food172在其他few-shot上的实验了，然后记录下跑的od的一个实验结果：

COCO数据集在Faster-RCNN：

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Zheng, Minghang, et al. “End-to-end object detection with adaptive clustering transformer.” arXiv preprint arXiv:2011.09315 (2020).

感觉这个图的形式差不多是我想画的样子。

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不考虑使用知识蒸馏了。因为想用的话存在以下的问题：

1. 没有现有的开源的有关于食品目标检测任务的大型模型
2. 教师模型和学生模型一般都要在同一数据集下训练
3. 我无法保证在教师模型与学生模型架构完全不一样的情况下，做到模型压缩、也没法保证知识蒸馏就一定有效率

• 教师模型可以选取检测其他任务的大模型吗、还是说，就根据我的数据集、教师模型和学生模型先后在此数据...

框架

基于强化学习的Transformer目标检...

除了学习什么都想干（）