&论文概述 获取地址:https://arxiv.org/abs/1711.11575 代码链接:https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection &总结与个人观点 消融实验表明 ...
概要 JiFeng老师CVPR 的另一篇大作,真正地把检测和跟踪做到了一起,之前的一篇大作FGFA首次构建了一个非常干净的视频目标检测框架,但是没有实现帧间box的关联,也就是说没有实现跟踪。而多目标跟踪问题一般需要一个off the shelf的检测器先去逐帧检测,然后再将各帧的detection进行associate,检测与跟踪是一个 晚融合 的过程,检测是为了跟踪,跟踪却不能反哺检测。这篇文 ...
2018-12-06 17:35 0 925 推荐指数:
&论文概述 获取地址:https://arxiv.org/abs/1711.11575 代码链接:https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection &总结与个人观点 消融实验表明 ...
中心思想 继Relation Network实现可学习的nms之后,MSRA的大佬们觉得目标检测器依然不够fully learnable,这篇文章类似之前的Deformable ROI Poolin ...
好久不写论文笔记了,不是没看,而是很少看到好的或者说值得记的了,今天被xinlei这篇paper炸了出来,这篇被据老大说xinlei自称idea of the year,所以看的时候还是很认真的,然后最后确实也发现了不少干货。 一、introduction 这篇文章主要还是解决 ...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10934v1 github地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要: 有很多特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需 ...
2014 ICLR 纽约大学 LeCun团队 Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann ...
一、Abstract综述 训练出一个CNN可以同时实现分类,定位和检测..,三个任务共用同一个CNN网络,只是在pool5之后有所不同 二、分类 这里CNN的结构是对ALEXNET做了一些改进,具体的在论文中都说了,就不再赘述了。说几个关键的地方。 1.之前在多尺度的情况下 ...
https://arxiv.org/pdf/1706.08249.pdf Few-Example Object Detection with Model Communication,Xuanyi Dong, Liang Zheng, Fan Ma, Yi Yang, Deyu Meng ...
相关工作: 将R-CNN推广到RGB-D图像,引入一种新的编码方式来捕获图像中像素的地心姿态,并且这种新的编码方式比单纯使用深度通道有了明显的改进。 我们建议在每个像素上用三个通道编码深度图像:水 ...