PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks forReal time Object Detection 传送门： 论文：https: www.arxiv.org pdf . v .pdf code：https: github.com sanghoon pva faster rcnn 摘要 .实现了高精确度的多类目标检测任务同时通过调整和结合最近的技术 ...
2016-10-14 10:33 1 9193 推荐指数：
一、创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks【RPN】，利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals，代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法，速度上提升明显； 训练Region Proposal ...
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先进的目标检测网络依靠区域提出算法来假设目标的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络 ...
8作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet、Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间 ...
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 ...
0 - Abstract 深度神经网络（DNNs）最近在图像分类任务上表现出了突出的性能。在这篇文章中，我们进一步深入探究使用DNNs进行目标检测的问题，这个问题不仅需要对物体进行分类，并且还需 ...
论文标题：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译：基于区域提议（Region Proposal）网络的实时目标检测 论文作者：Shaoqing Ren ...
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 ...
今天看到一篇关于检测的论文《SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving》，论文中的效果 ...
