背景：分组卷积的分组思想会导致channel间的信息阻隔，为了增加分组间的channel信息交流，一般需要添加一个融合层。一般网络最后都使用全局池化和全连接层进行最后的分类，但参数量巨大，可转化为深度可分离卷积，使用固定权重的深度卷积代替全局池化，pointwise卷积代替全连接层。alexnet使用完全独立的组卷积，两个组之间没有信息交互mobilenet使用深度可分离卷积，使用1X1point-wise卷积全连接使各个通道交换信息。（1X1标准卷积是一种全连接结构，从m个特征到n个特征的映射，需要使用n个1X1*m的卷积核）shuffleNet虽然使用完全独立的组卷积，但每次组卷积之前都重

《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoU文章目录《一文搞懂IoU发展历程》GIoU、DIoU、CIoU、EIoU、αIoU、SIoUIoU出现背景什么是IoU？IoU发展历程GIoU（CVPR2019）DIoU（AAAI2020）CIoU（AAAI2020）EIoU（arXiv2021）αIoU（NeurlPS2021）SIoU（arXiv2022）各IoU源代IoUGIoUDIoUCIoUIoU出现背景目标检测任务的损失函数一般由ClassificitionLoss（分类损失函数）和BoundingBoxRegeressionLoss（回归损失函数

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CSDN同步更新：http://t.csdn.cn/P0YGb博客园同步更新：https://www.cnblogs.com/StarTwinkle/p/16571290.html【初步理解，更新补充中…】Github：https://github.com/tianyu0207/PEBALArticlePixel-wiseEnergy-biasedAbstentionLearningforAnomalySegmentationonComplexUrbanDrivingScenes复杂城市驾驶场景异常分割的像素级能量偏置弃权学习@article{YuanhongChen2022Pixelwise

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