论文原址：https: arxiv.org abs . github:https: github.com CaptainEven DenseBox 摘要 本文先提出了一个问题:如何将全卷积网络应用到目标检测中去 本文提出DenseBox，一个集成的FCN 框架可以直接在图像的位置上预测出目标物的边框及类别。本文两方面贡献: FCN可以用于检测不同的目标 在多任务学习过程中结合landmark定位 ...
2019-04-26 11:26 0 3750 推荐指数：
Is object localization for free? –Weakly-supervised learning with convolutional neural networks. Maxime Oquab, Leon Bottou, Ivan Laptev, Josef ...
论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers（DETR) 目录 论文阅读:End-to-End Object Detection with Transformers（DETR) 简介 模型整体 ...
Xiang Bai——【CVPR2015】Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 ...
论文源址：https://arxiv.org/abs/1605.09410 tensorflow 代码：https://github.com/renmengye/rec-attend-public 摘要 卷积网络在像语义分割等结构预测任务中效果较好，但对于场景中不同实例 ...
今天来看一看一个比较经典的语义分割网络，那就是FCN，全称如题，原英文论文网址：https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 三位大佬：Jonathan Long Evan Shelhamer Trevor ...
前面介绍了两个文本检测的网络，分别为RRCNN和CTPN，接下来鄙人会介绍语义分割的一些经典网络，同样也是论文+代码实现的过程，这里记录一下自己学到的东西，首先从论文下手吧。 英文论文原文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597 前面的论文忘记介绍 ...
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/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 ...
