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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论文阅读

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：贝叶斯网络。有向边表示条件概率分布。

联合概率分布：阅读全文

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

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实验

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：

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...

除了学习什么都想干（）

放置一些代码：有关DETR，主要是position encoding+prediction head。

其他内容无。

Carion, Nicolas, et al. "End-to-end object detection with transformers." European conference on computer vision. Cham: Springer International Pu...

匈牙利算法：Kuhn, H. W. “The Hungarian Method for the Assignment Problem.” Naval Research Logistics Quarterly, pp. 83–97, https://doi.org/10.1002/nav.3800020109.

DETR：Carion, Nicolas, et al. “End-to-End Object Detecti...

一、模型架构设计与改进