论文原址：https: arxiv.org pdf . .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，检测性能主要受限于训练时，sample level,feature level,objective level的不平衡问题。为此，提出了Libra R ...
2019-04-24 11:33 0 5466 推荐指数：
&论文概述 获取地址：https://arxiv.org/abs/1904.02701v1 &总结与个人观点 本文中，系统地重温了检测器的训练过程，从而发现了由于训练过程中存在的不平衡问题导致模型结构的潜力并未被完全利用。基于这个观测结果，提出Libra R-CNN ...
，不需增加计算成本的条件下，居然能涨两个点mAP。除了本文解读的Libra R-CNN（天秤座 RCNN ...
论文源址：https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读：https://www.cnblogs.com ...
由RCNN到FAST RCNN一个很重要的进步是实现了多任务的训练，但是仍然使用Selective Search算法来获得ROI，而FASTER RCNN就是把获得ROI的步骤使用一个深度网络RPN来 ...
Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读 作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测、GAN 推荐理由： 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper，来自华科和地平线，文章提出了Mask Scoring ...
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 ...
R-CNN都依赖于预定义的anchor boxes。本文的FCOX是anchor free ，pro ...
论文原址：https://arxiv.org/pdf/1904.08900.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 ...
