论文原址：https: arxiv.org pdf . .pdf github:https: github.com princeton vl CornerNet Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法，他并不需要依赖于anchor boxes，是一种精简的检测网络，但需要大量的预处理才能得到较高的准确率。本文提出CornerNet Lite，是CornerNet两种变形的组合， ...
2019-04-23 11:33 0 6525 推荐指数：
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 ...
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 ...
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github：https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义，本文提出新的边界 ...
论文原址：https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块，是一个简单高效的单阶段组件，其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中。FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式 ...
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf github:https://github.com/OceanPang/Libra_R-CNN 摘要 相比模型的结构，关注度较少的训练过程对于检测器的成功检测也是十分重要的。本文发现，检测性能 ...
论文名称：CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.08900 代码链接：https://github.com/princeton-vl ...
论文原址:https://arxiv.org/abs/1811.07275 摘要 一个训练好的网络模型由于其模型捕捉的特征中存在大量的重叠，可以在不过多的降低其性能的条件下进行压缩剪枝。一些skip/Dense网络结构一定程度上减弱了重叠的现象，但这种做法引入了大量 ...
