網上有很多關于嵌入式pos機論文,一周干貨回顧&總結的知識，也有很多人為大家解答關于嵌入式pos機論文的問題，今天pos機之家(m.afbey.com)為大家整理了關于這方面的知識，讓我們一起來看下吧!
本文目錄一覽：
嵌入式pos機論文
計算機視覺研究院專欄
作者：Edison_G
本周我們“計算機視覺研究院”主要推送了目標檢測干貨及中國人工智能大會內容，今天給大家總結一下！
公眾號ID｜ComputerVisionGzq
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半監(jiān)督輔助目標檢測：自訓練+數據增強提升精度（附源碼下載）
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.04757.pdf
源代碼：https://github.com/google-research/ssl_detection/
半監(jiān)督學習 (SSL) 有可能提高使用未標記數據的機器學習模型的預測性能。盡管最近取得了顯著進展，但SSL的演示范圍主要是圖像分類任務。 有研究者提出了STAC，這是一種用于視覺目標檢測的簡單而有效的SSL框架以及數據增強策略。STAC從未標記的圖像中部署本地化目標的高度可信的偽標簽，并通過數據增強提升一致性來更新模型。
用已有的標簽圖像訓練一個教師模型(teacher model)用來生成偽標簽(有點知識蒸餾那味了，這個模型是Faster-RCNN)。
用訓練好的模型推理剩余的未標注的圖像，生成偽標簽。
對未標注的數據進行增強，同步偽標簽（圖像旋轉的時候也要將標簽的坐標同步呀，不然不都錯位了嗎）。
使用半監(jiān)督Loss來訓練檢測器
SSD7 | 對嵌入式友好的目標檢測網絡，產品落地
論文地址：https://doi.org/10.3390/app11031096
提出了一種輕量級目標檢測網絡Single-Shot MultiBox Detector(SSD)7種特征融合和注意機制(FFAM)，該網絡通過減少卷積層數，節(jié)省了存儲空間，減少了計算量。研究者有提出了一種新的特征融合和注意機制(FFAM)方法來提高檢測精度。首先，FFAM方法將高級語義信息豐富的特征圖與低級特征圖進行融合，提高了小目標的檢測精度。采用由通道和空間注意模塊級聯的輕量級注意機制，增強目標的上下文信息，引導網絡關注其易于識別的特征。
目標檢測新框架：大幅度提升檢測精度（附源代碼下載）
論文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11056.pdf源代碼地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/BorderDet
研究者提出了一種簡單高效的算子，稱為 Border-Align，從邊界的極值點提取“邊界特征”以增強點特征。基于BorderAlign，研究者設計了一種稱為BorderDet的新型檢測架構，它明確利用邊界信息進行更強的分類和更準確的定位。
知識星球也給大家共享了一些基礎知識
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以上就是關于嵌入式pos機論文,一周干貨回顧&總結的知識，后面我們會繼續(xù)為大家整理關于嵌入式pos機論文的知識，希望能夠幫助到大家！
