原文:Progressive Sparse Local Attention for Video object detection

motivation: 之前使用flownet的方法有诸多弊端。 .在检测框架中加入光流网络极大地增加了检测器模型的参数,无法用在移动端。 .光流原本是描述两张图片间像素点的位移的,直接将其用在high level的feature map上会引入人为的干扰。特别的,high level的feature map上的像素点移动一格,对应的图片上可能存在 个像素点的位移,光流估计大位移容易出错。 因此本 ...

2019-04-14 11:51 0 606 推荐指数:

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Shifting More Attention to Video Salient Object Detection 学习笔记

突出/显眼目标的识别广泛用于机器视觉,自动驾驶等领域,研究表明,人的眼睛对于显眼和不显眼的目标的识别的方式有着显著的不同 但是由于各类原因,vsod的领域面临着很多挑战,所以,针对这些,这篇文章主要 ...

Sat Sep 21 07:13:00 CST 2019 0 353
Towards Universal Object Detection by Domain Attention

论文及代码 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.04402 代码:http://www.svcl.ucsd.edu/projects/universal-detection/ 概述 文章提出了一个通用的目标检测系统,适用于不同的图像领域而不需要该领域的先验知识 ...

Sun Sep 29 23:21:00 CST 2019 0 474
Mobile Video Object Detection with Temporally-Aware Feature Maps

文章作者来自谷歌,发表在CVPR2018上面。 摘要:   本文提出了一个视频目标检测的在线模型,用于在移动设备和边缘设备上实时运行。我们的方法将速度快的单帧目标检测器和LSTM层结合,得到一个混 ...

Sat Apr 20 23:41:00 CST 2019 0 760
Non-Local Deep Features for Salient Object Detection

前言: 这篇论文是2017年cvpr顶会的论文,该论文文笔很优美,读起来很舒服。这篇论文的作者是厦门大学的Zhiming Luo。 摘要: 作者指出:对于处理具有复杂背景的图像,传统的方法 ...

Thu Nov 08 19:42:00 CST 2018 1 1167
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 进行端到端的目标检测 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
Object Detection

原文:https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html 目录 Papers DenseBox OHEM R-FCN ...

Tue Dec 08 01:14:00 CST 2020 0 476
 
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