PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks forReal time Object Detection 傳送門： 論文：https: www.arxiv.org pdf . v .pdf code：https: github.com sanghoon pva faster rcnn 摘要 .實現了高精確度的多類目標檢測任務同時通過調整和結合最近的技術 ...
2016-10-14 10:33 1 9193 推薦指數：
一、創新點和解決的問題 創新點 設計Region Proposal Networks【RPN】，利用CNN卷積操作后的特征圖生成region proposals，代替了Selective Search、EdgeBoxes等方法，速度上提升明顯； 訓練Region Proposal ...
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先進的目標檢測網絡依靠區域提出算法來假設目標的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已經減少了這些檢測網絡 ...
8作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet、Fast R-CNN等目標檢測算法已經大幅降低了目標檢測網絡的運行時間 ...
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 ...
0 - Abstract 深度神經網絡（DNNs）最近在圖像分類任務上表現出了突出的性能。在這篇文章中，我們進一步深入探究使用DNNs進行目標檢測的問題，這個問題不僅需要對物體進行分類，並且還需 ...
論文標題：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 標題翻譯：基於區域提議（Region Proposal）網絡的實時目標檢測 論文作者：Shaoqing Ren ...
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 ...
今天看到一篇關於檢測的論文《SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving》，論文中的效果 ...
