论文原址:https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet ...
互补时域动作提名生成 这里的互补是指actionness score grouping 和 sliding window ranking这两种方法提proposal的结合,这两种方法各有利弊,形成互补。 滑窗均匀覆盖所有的视频片段,但时域边界不准确,聚合方法可能更准确但当actionness score比较低的时候,也会漏掉一些proposal。 整体思路: 用actionness score p ...
2018-09-28 12:06 0 1028 推荐指数:
论文原址:https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet ...
目录 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 参考文献 相关链接: 论文:https://arxiv.org/abs/ ...
1.模型结构 改进之处: 2.损失函数 使用SSIM对图片的相似度进行度量,从而产生一个新的loss分量,对于两个分量进行加权得到最后的Loss。 ...
目录: 相关链接 方法亮点 相关工作 方法细节 实验结果 总结与收获 相关链接 论文:https://arxiv.org/abs/1803.020 ...
Introduction 对于image-text embedding learning,作者提出了 cross-modal projection matching (CMPM) loss 和 cr ...
特别感谢实验室小雷同学汇总此篇,日后学习目标跟踪可以有个好的方向好的借鉴,哪怕是比赛的时候选模型都可以参考一下。 --------------------------------- ...
前面曾提到过CTPN,这里就学习一下,首先还是老套路,从论文学起吧。这里给出英文原文论文网址供大家阅读:https://arxiv.org/abs/1609.03605。 CTPN, ...
Weilin Huang——【ECCV2016】Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 目录 作者和相关链接 几个关键的Idea出发点 方法概括 方法细节 ...