1.GiraffeDet介绍

论文：https://arxiv.org/abs/2202.04256

🏆🏆🏆🏆🏆🏆Yolov5/Yolov7魔术师🏆🏆🏆🏆🏆🏆

✨✨✨魔改网络、复现前沿论文，组合优化创新

🚀🚀🚀小目标、遮挡物、难样本性能提升

🍉🍉🍉定期更新不同数据集涨点情况

        本文是阿里巴巴在目标检测领域的工作(已被ICLR2022接收)，提出了一种新颖的类“长颈鹿”的GiraffeDet架构，它采用了轻骨干、重Neck的架构设计范式。所提GiraffeDet在COCO数据集上取得了比常规CNN骨干更优异的性能，取得了54.1%mAP指标，具有更优异的处理目标大尺度变化问题的能力。