://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational ...
摘要 In this paper, we propose a novel method called Rotational Region CNN R CNN for detecting arbitrary oriented texts in natural scene images. The framework is based on Faster R CNN architecture. Firs ...
2018-04-02 15:20 0 1675 推荐指数:
://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational ...
之前在一次组会上,师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务,但效果极差,我看了他的数据后发现,那些病灶区域比起整张图而言非常的小,而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失,如此一来, ...
&论文概述 获取地址:https://arxiv.org/abs/1904.02701v1 &总结与个人观点 本文中,系统地重温了检测器的训练过程,从而发现了由于训练过程中存在的不平衡问题导致模型结构的潜力并未被完全利用。基于这个观测结果,提出Libra R-CNN ...
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 ...
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 ...
论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com ...
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 ...
R-CNN(Region-based CNN) motivation:之前的视觉任务大多数考虑使用SIFT和HOG特征,而近年来CNN和ImageNet的出现使得图像分类问题取得重大突破,那么这方面的成功能否迁移到PASCAL VOC的目标检测任务上呢?基于这个问题,论文提出了R-CNN ...