目录 1. 准备代码与数据 1.1 数据集介绍 1.1.1 det: 1.1.2 img1 1.1.3 gt 1.1.4 seq ...

题目：《Mask Scoring R-CNN》 CVPR 2019 Oral Paper(2017年783篇论文，获得口头报道的有215篇,oral paper很有含金量) 华中科技大学horiz ...

语义分割和实例分割概念 语义分割：对图像中的每个像素都划分出对应的类别，实现像素级别的分类。 实例分割：目标是进行像素级别的分类，而且在具体类别的基础上区别不同的实例。 语义分割（Seman ...

初次接触Captioning的问题，第一印象就是Andrej Karpathy好聪明。主要从他的两篇文章开始入门，《Deep Fragment Embeddings for Bidirectional ...

论文的三个贡献 （1）提出了two-stream结构的CNN，由空间和时间两个维度的网络组成。 （2）使用多帧的密集光流场作为训练输入，可以提取动作的信息。 （3）利用了多任务训练的方法把两个数 ...

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 ...

目录 1. MOT评价指标 2. 实现思路 3. 计算指标 1. MOT评价指标 MOT：multiple object tracking 评价出发点： ...

目的： 提升深度神经网络的性能。 一般方法带来的问题： 增加网络的深度与宽度。 带来两个问题： （1）参数增加，数据不足的情况容易导致过拟合 （2）计算资源要求高，而且在训练过程中会 ...

YOLO的一大特点就是快，在处理上可以达到完全的实时。原因在于它整个检测方法非常的简洁，使用回归的方法，直接在原图上进行目标检测与定位。 多任务检测： 网络把目标检测与定位统一到一个深度网络 ...

Unsupervised deep embedding for clustering analysis 偶然发现这篇发在ICML2016的论文，它主要的关注点在于unsupervised deep ...