R CNN總結 不總結就沒有積累 R CNN的全稱是 Regions with CNN features。它的主要基礎是經典的AlexNet，使用AlexNet來提取每個region特征，而不再是傳統的SIFT SURF的特征。同時，還利用了AlexNet本來的功能：分類，這時所得的分類結果相當於預分類。最后，由於每個Region是有邊界的，使用SVM對其進行分類得到一個score，定位每個物體的 ...
2016-07-22 14:48 0 1745 推薦指數：
論文標題：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 標題翻譯：豐富的特征層次結構，可實現准確的目標檢測和語義分割 論文作者：Ross Girshick Jeff ...
論文網址： https://arxiv.org/abs/1311.2524 RCNN利用深度學習進行目標檢測。 摘要 可以將ImageNet上的進全圖像分類而訓練好的大型卷積神經網絡用到PASCAL的目標檢測中？ 答案是肯定的，並且結果是簡單的，可擴展的，相對於可變部件模型（DPM ...
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 作者: Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik 引用 ...
論文的關注點在於如何提高bounding box的定位，使用的是概率的預測形式，模型的基礎是region proposal。論文提出一個locNet的深度網絡，不在依賴於回歸方程。論文中提到locnet可以很容易與現有的detection系統結合，但我困惑的是（1）它們的訓練的方法，這點論文 ...
相關工作： 將R-CNN推廣到RGB-D圖像，引入一種新的編碼方式來捕獲圖像中像素的地心姿態，並且這種新的編碼方式比單純使用深度通道有了明顯的改進。 我們建議在每個像素上用三個通道編碼深度圖像：水 ...
YOLO的一大特點就是快，在處理上可以達到完全的實時。原因在於它整個檢測方法非常的簡潔，使用回歸的方法，直接在原圖上進行目標檢測與定位。 多任務檢測： 網絡把目標檢測與定位統一到一個深度網絡 ...
概要 最近的語義分割方法都在探索encoder-decoder結構。一般這種結構中的encoder產生較小分辨率的feature map，然后最后的decoder通過雙線性上采樣來得到像素級的預測。作者認為這種方法太簡單粗暴是次優的，所以提出了一種新的上采樣方法：Dupsampling，這種 ...
論文原址：https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github：https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大規模的目標檢測數據集在進行ground truth 框標記時仍存在這歧義，本文提出新的邊界 ...
