原文:论文翻译——Fast-R-CNN(端到端开篇, End to end)

快速的区域卷积网络方法 Fast R CNN 论文地址:https: arxiv.org abs . 摘要: 本文提出一种基于快速的区域卷积网络方法 FastR CNN 用于物体检测 objectdetection 。FastR CNN建立在先前的工作的基础上,能够有效的使用深度卷积网络对物体候选区域 RegionProposals 进行分类。和之前的工作相比,FastR CNN采用了多种创新技术 ...

2019-03-28 21:00 0 1250 推荐指数:

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Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 论文解读

前言 事实上,Sparse R-CNN 很多地方是借鉴了去年 Facebook 发布的 DETR,当时应该也算是惊艳众人。其有两点: 无需 nms 进行的目标检测 将 NLP 中的 Transformer 引入到了 CV 领域(关于 Transformer 我在这里有提到 ...

Fri Jun 04 00:17:00 CST 2021 0 1250
end2end learning 学习

在DeepLearning的文章中有看到end2end一次,作者们似乎都比较喜欢这个end2end learning的方式。那么到底啥是end2end? 找了一下相关论文,没找到专门讲这个概念的,看来应该不是很严格定义的一个说法。 那就搬运一下Quora上的提问和回答吧。 问题:https ...

Sun Nov 27 07:46:00 CST 2016 0 5497
什么是end2end)的学习?

转自:https://blog.csdn.net/Alawaka2018/article/details/80388808 传统的图像识别问题往往通过分治法将其分分解为预处理、特征提取和选择、 ...

Tue Nov 13 18:25:00 CST 2018 0 2503
R-CNN论文翻译

R-CNN论文翻译 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构 2017-11-29 摘要 ...

Thu Nov 30 01:42:00 CST 2017 3 3748
Fast R-CNN论文详解

,同时引入候选框信息,提取相应候选框特征; Fast R-CNN 网络末尾采用并行的不同的全连接层,可同时输 ...

Thu Dec 22 19:12:00 CST 2016 0 3900
 
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