Object Detection · RCNN论文解读
转载请注明作者：梦里茶 Object Detection，顾名思义就是从图像中检测出目标对象，具体而言是找到对象的位置，常见的数据集是PASCAL VOC系列。2010年-2012年，Object Detection进展缓慢，在DPM之后没有大的进展，直到CVPR2014，RBG大神 ...
原文：Depth from Camera Motion and Object Detection论文解读
原文链接: https: arxiv.org pdf . 开源 : https: github.com griffbr ODMD 论文切入点：给定一系列包围框和观察的相机移动距离，通过神经网络训练学习，来估计相机的深度。 论文贡献 提出未经标定的运动和基于检测的深度估计推导分析模型和相应的解决方案 开发递归神经网络 RNN ，根据运动和边界框 DBox 预测深度 贡献了Object Depth v ...
2021-03-29 11:55 0 478 推荐指数：
相关推荐
MOD(motion Object Detection)介绍
Motion Detection or Moving Object Detection 称之为运动侦测，移动侦测，移动检测 MOD全称为Moving Object Detection，中文“移动物体检测”。主要的作用是泊车时，周围有人或物体经过探测区域被检测到给驾驶员声音和视觉提醒 ...
CVPR2020论文解读：3D Object Detection三维目标检测
CVPR2020论文解读：3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/pdf ...
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 论文解读
前言 事实上，Sparse R-CNN 很多地方是借鉴了去年 Facebook 发布的 DETR，当时应该也算是惊艳众人。其有两点： 无需 nms 进行端到端的目标检测 将 NLP 中的 ...
【尺度不变性】An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP 论文解读
前言 本来想按照惯例来一个overview的，结果看到1篇十分不错而且详细的介绍，因此copy过来，自己在前面大体总结一下论文，细节不做赘述，引用文章讲得很详细，另外这篇paper引用十分详细，如果做detection可以从这篇文章去读更多不同类型的文章。 论文概述 卷积网络具有较好 ...
Learning Rich Features from RGB-D Images for Object Detection and Segmentation论文笔记
相关工作： 将R-CNN推广到RGB-D图像，引入一种新的编码方式来捕获图像中像素的地心姿态，并且这种新的编码方式比单纯使用深度通道有了明显的改进。 我们建议在每个像素上用三个通道编码深度图像：水 ...
【论文解读】【半监督学习】【Google教你水论文】A Simple Semi-Supervised Learning Framework for Object Detection
题记：最近在做LLL(Life Long Learning)，接触到了SSL(Semi-Supervised Learning)正好读到了谷歌今年的论文，也是比较有点开创性的，浅显易懂，对比实验丰富，非常适合缺乏基础科学常识和刚刚读研不会写论文的同学读一读，触类旁通嘛。 这篇论文 ...
论文阅读 | CenterNet：Object Detection with Keypoint Triplets
相关链接 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接：https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 概述 CenterNet由中科院、牛津大学和华为诺亚方舟实验室联合提出，发展了以CornerNet为代表的基于关键 ...