論文網址：https: arxiv.org abs . 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 將平均精度提高了 以上 在VOC 年達到最終的mAP為 。我們的網絡框架結合強大的產生自下而上的候選區域的計算機視覺技術和在學習高容量卷積 ...
2017-04-13 19:39 2 6801 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 ...
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 ...
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 作者: Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik 引用 ...
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 ...
paper: Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation code: PyTorch Abstract OCR是MSRA和中科院的一篇語義分割工作，結合每一類的類別語義信息給每個像素加權，再和原始的pixel ...
圖森和CMU的合作工作。 論文鏈接[https://arxiv.org/abs/1702.08502](https://arxiv.org/abs/1702.08502) 主要提出DUC（dense upsampling convolution）和HDC（hybrid dilated ...
Decoders Matter for Semantic Segmentation: Data-Dependent Decoding Enables Flexible Feature Aggregation 2019-04-24 16:53:25 Paper：https ...
論文地址：https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 圖像語義分割在單個圖像塊級別通常表現得比較模糊，文章提出了一種基於tansformer的語義分割模型，可以在網絡傳播過程中建模全局上下文信息。其網絡結構是在ViT模型的基礎上進行擴展，以適應語義分割任務 ...
