旷世提出类别正则化的域自适应目标检测模型，缓解场景多样的痛点 | CVPR 2020
论文基于DA Faster R-CNN系列提出类别正则化框架，充分利用多标签分类的弱定位能力以及图片级预测和实例级预测的类一致性，从实验结果来看，类该方法能够很好地提升DA Faster R-C ...
原文：ATSS : 目标检测的自适应正负anchor选择，很扎实的trick | CVPR 2020
论文指出one stage anchor based和center based anchor free检测算法间的差异主要来自于正负样本的选择，基于此提出ATSS Adaptive Training Sample Selection 方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchor box作为正样本，在不带来额外计算量和参数的情况下，能够大幅提升模型的性能，十分有用 来源：晓飞的 ...
2020-04-30 12:52 0 619 推荐指数：
相关推荐
经典论文系列 | 缩小Anchor-based和Anchor-free检测之间差距的方法：自适应训练样本选择
前言 本文介绍一篇CVPR2020的论文，它在paperswithcode上获得了16887星，谷歌学术上有261的引用次数。 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展、anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异，并提出了一种新的正负样本选择方案，用于消除 ...
目标检测 anchor的生成
两个名词：目标的真实边界(ground_truth bounding box)。而以像素为中心生成多个大小和宽高比(aspect ratio)的边界框，称为anchor box。 基于深度学习的目标检测不使用传统的滑窗生成所有的窗口作为候选区域，FasterRCNN提出的RPN网络，处理较少但准确 ...
关于目标检测的anchor问题
关于目标检测其实我一直也在想下面的两个论断： Receptive Field Is Natural Anchor Receptive Field Is All You Need 只是一直没有实验。但是今天有人正式提出来了： https://github.com/becauseofAI ...
3D目标检测（CVPR2020：Lidar）
3D目标检测（CVPR2020：Lidar） LiDAR-Based Online 3D Video Object Detection With Graph-Based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention 论文地址 ...
汇总|3D目标检测文章(CVPR2020)
作者：蒋天园 来源：公众号@3D视觉工坊 链接： 汇总|3D目标检测文章(CVPR2020) 前言 今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内 ...
CVPR2020：三维实例分割与目标检测
CVPR2020：三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址： http://openaccess.thecvf.com ...
yolov5 自适应 anchor
yolov5 自适应 anchor 目录 yolov5 自适应 anchor anchor（锚框） 设置自动计算 源代码 重新计算 anchor（锚框） 在 yolos.yaml 文件中 之前 ...