这是期刊论文的版本,不是会议论文的版本。看了论文之后,只能说,太TM聪明了。膜拜~~ 视频的表示方法有很多,一般是把它看作帧的序列。论文提出一种新的方法去表示视频,用ranking function的参数编码视频的帧序列。它使用一个排序函数(ranking function)主要 ...
论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal。论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程。论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是 它们的训练的方法,这点论文中没有明确的提到,而仅仅说用迭代的方法进行 到底两者的融合后两个网络的结构是怎样呢 可以看做一个多任务的系统,还 ...
2016-08-18 22:10 1 2529 推荐指数:
这是期刊论文的版本,不是会议论文的版本。看了论文之后,只能说,太TM聪明了。膜拜~~ 视频的表示方法有很多,一般是把它看作帧的序列。论文提出一种新的方法去表示视频,用ranking function的参数编码视频的帧序列。它使用一个排序函数(ranking function)主要 ...
R-CNN总结 不总结就没有积累 R-CNN的全称是 Regions with CNN features。它的主要基础是经典的AlexNet,使用AlexNet来提取每个region特 ...
YOLO的一大特点就是快,在处理上可以达到完全的实时。原因在于它整个检测方法非常的简洁,使用回归的方法,直接在原图上进行目标检测与定位。 多任务检测: 网络把目标检测与定位统一到一个深度网络 ...
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由RCNN到FAST RCNN一个很重要的进步是实现了多任务的训练,但是仍然使用Selective Search算法来获得ROI,而FASTER RCNN就是把获得ROI的步骤使用一个深度网络RPN来 ...