论文阅读 | Region Proposal by Guided Anchoring
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原文：论文阅读笔记四十五：Region Proposal by Guided Anchoring（CVPR2019）
论文原址：https: arxiv.org abs . github:code will beavailable 摘要 区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石。大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制，通过预定义好的尺寸及大小在空间位置上进行均匀的采样。本文提出了一个可替换的解决方案 Guided Anchoring,该方法利用语义特征对anchor进行引导。该方法预测感兴趣目标 ...
2019-03-25 22:46 2 4770 推荐指数：
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『计算机视觉』Region Proposal by Guided Anchoring
论文地址：Guided Anchoring 不得不佩服自媒体，直接找到了论文作者之一写了篇解析文章，这里给出链接，本文将引用一部分原作者的解析，减少我的打字量，也方便结合比照理解。 一、问题和思路 1、面临问题 常见的生成 anchor 的方式是滑窗（sliding window），也就 ...
GHM论文笔记（CVPR2019）
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论文阅读笔记五十一：CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection(CVPR2019)
论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.08189 github：https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 摘要 目标检测中，基于关键点的方法经常出现大量不正确的边界框，主要是由于缺乏对相关剪裁区域的额外监督 ...
论文阅读笔记五十七:FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection(CVPR2019)
论文原址：https://arxiv.org/abs/1904.01355 github: tinyurl.com/FCOSv1 摘要 本文提出了一个基于全卷积的单阶段检测网络，类似于语义分割，针对每个像素进行预测。RetinaNet,SSD,YOLOv3，Faster ...
论文阅读笔记五十八:FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector（CVPR2019）
论文原址：https://arxiv.org/abs/1904.03797 摘要 FoveaBox属于anchor-free的目标检测网络，FoveaBox直接学习可能存在的图片种可能存在的目标，这期间并不需要anchor作为参考。主要靠两方面实现:（1）产生类别敏感的语义 ...