原文:【Mesh R-CNN】论文翻译(原理部分)

在此翻译一下Mesh R CNN原论文。原论文https: arxiv.org pdf . .pdf。 Mesh R CNN 论文翻译 实验部分 见https: www.cnblogs.com windsing p .html。 摘要 二维感知的快速发展使得系统能够准确地检测真实世界图像中的物体。然而,这些系统在 D中进行预测,却忽略了世界的 D结构。与此同时,三维形状预测的进展主要集中在合成基准 ...

2020-02-04 17:55 0 1998 推荐指数:

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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
论文翻译——R-CNN(目标检测开山之作)

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 ...

Fri Mar 22 04:02:00 CST 2019 0 827
k[原创]Faster R-CNN论文翻译

物体检测论文翻译系列: 建议从前往后看,这些论文之间具有明显的延续性和递进性。 R-CNN SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Faster R-CNN论文翻译 原文地址 ...

Wed Nov 08 01:32:00 CST 2017 0 5878
Mask R-CNN翻译

摘要   我们提出了一个概念上简单、灵活和通用的对象实例分割框架。我们的方法高效地检测图像中的目标,同时为每个实例生成高质量的分割掩码。这种称为Mask R-CNN的方法通过添加一个用于预测目标掩码的分支来扩展Faster R-CNN,该分支与现有的用于边框识别的分支并行。Mask R-CNN ...

Sat Jul 21 04:19:00 CST 2018 0 2457
Fast R-CNN论文详解

原文:http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52463853 &创新点 规避R-CNN中冗余的特征提取操作,只对整张图像全区域进行一次特征提取; 用 RoI pooling 层取代最后一层 max pooling层 ...

Thu Dec 22 19:12:00 CST 2016 0 3900
R-CNN论文翻译——用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构

原文地址 我对深度学习应用于物体检测的开山之作R-CNN论文进行了主要部分翻译工作,R-CNN通过引入CNN让物体检测的性能水平上升了一个档次,但该文的想法比较自然原始,估计作者在写作的过程中已经意识到这个问题,所以文中也对未来的改进提出了些许的想法,未来我将继续翻译SPPNet ...

Wed Nov 08 01:31:00 CST 2017 0 1167
 
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