這是期刊論文的版本,不是會議論文的版本。看了論文之后,只能說,太TM聰明了。膜拜~~ 視頻的表示方法有很多,一般是把它看作幀的序列。論文提出一種新的方法去表示視頻,用ranking function的參數編碼視頻的幀序列。它使用一個排序函數(ranking function)主要 ...
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 它們的訓練的方法,這點論文中沒有明確的提到,而僅僅說用迭代的方法進行 到底兩者的融合后兩個網絡的結構是怎樣呢 可以看做一個多任務的系統,還 ...
2016-08-18 22:10 1 2529 推薦指數:
這是期刊論文的版本,不是會議論文的版本。看了論文之后,只能說,太TM聰明了。膜拜~~ 視頻的表示方法有很多,一般是把它看作幀的序列。論文提出一種新的方法去表示視頻,用ranking function的參數編碼視頻的幀序列。它使用一個排序函數(ranking function)主要 ...
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 ...
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 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1509.04874 github:https://github.com/CaptainEven/DenseBox 摘要 本文先提出了一個問題:如何將全卷積網絡應用到目標檢測中去?本文提出DenseBox,一個集成 ...
回顧 前幾篇搬運了AutoMapper的基本用法,自定義映射,相信有看的同學已經會使用AutoMapper這個強大的Mapping工具了。不過細心的你是否還記得前幾篇中有提到Map的創建並非是每次都需要Create,那么AutoMapper對於這些如果管理呢?這篇我們就要來看看 ...
論文閱讀: Feature Pyramid Networks for Object Detection Feature Pyramid 是提取圖像特征領域的很重要的概念。在深度學習領域沒有被提及是因為目前深度學習仍然受到計算量的限制。 本論文根據不同的feature maps給出 ...
由RCNN到FAST RCNN一個很重要的進步是實現了多任務的訓練,但是仍然使用Selective Search算法來獲得ROI,而FASTER RCNN就是把獲得ROI的步驟使用一個深度網絡RPN來 ...