论文源址：https: arxiv.org abs . 开源代码：https: github.com xiaohaoChen rrc detection 摘要 大多数目标检测及定位算法基于R CNN类型的两阶段处理方法，第一阶段生成可行区域框，第二步对决策进行增强。尽管简化了训练过程，但在benchmark获得较高mAP的结果下，单阶段的检测方法仍无法匹敌两阶段的方法。 本文提出了一个新的单阶段 ...
2018-12-26 17:07 0 650 推荐指数：
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf github:https://github.com/libuyu/GHM_Detection 摘要 尽管单阶段的检测器速度较快，但在训练时存在以下几点不足，正负样本之间的巨大差距，同样 ...
论文源址：https://arxiv.org/abs/1701.06659 开源代码：https://github.com/MTCloudVision/mxnet-dssd 摘要 DSSD主要是向目标检测结构中增加语义信息。本文首先结合ResNet-101与SSD ...
论文源址：https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代码：https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要 卷积网络在像语义分割等结构预测任务中效果较好，但对于场景中不同实例 ...
Introduction （1）Motivation: 在匹配过程中，存在行人的不同图片语义信息不对齐、局部遮挡等现象，如下图： （2）Contribution: ① 提出了Spin ...
论文链接：https://blog.csdn.net/qq_34889607/article/details/8053642 摘要 该文重新窥探空洞卷积的神秘，在语义分割领域，空洞卷积是调整卷积核感受野和DCNN feature map分辨率的有力工具。该文应用 ...
论文原址:https://arxiv.org/abs/1707.02921 代码: https://github.com/LimBee/NTIRE2017 摘要 以DNN进行超分辨的研究比较流行,其中，残差学习较大的提高了性能。本文提出了增强的深度超分辨网络（EDST ...
论文源址：https://arxiv.org/abs/1512.02325 tensorflow代码：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 摘要 SSD也为单阶段的网络，在feature map的每个feature map ...
论文原址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 github:https://github.com/hujie-frank/SENet 摘要 卷积网络的关键构件是卷积操作，在每层感受野的范围内通过融合局部及channel-wise信息可以使 ...
