論文原址:https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet ...
互補時域動作提名生成 這里的互補是指actionness score grouping 和 sliding window ranking這兩種方法提proposal的結合,這兩種方法各有利弊,形成互補。 滑窗均勻覆蓋所有的視頻片段,但時域邊界不准確,聚合方法可能更准確但當actionness score比較低的時候,也會漏掉一些proposal。 整體思路: 用actionness score p ...
2018-09-28 12:06 0 1028 推薦指數:
論文原址:https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet ...
目錄 相關鏈接 方法亮點 相關工作 方法細節 實驗結果 總結與收獲 參考文獻 相關鏈接: 論文:https://arxiv.org/abs/ ...
1.模型結構 改進之處: 2.損失函數 使用SSIM對圖片的相似度進行度量,從而產生一個新的loss分量,對於兩個分量進行加權得到最后的Loss。 ...
目錄: 相關鏈接 方法亮點 相關工作 方法細節 實驗結果 總結與收獲 相關鏈接 論文:https://arxiv.org/abs/1803.020 ...
Introduction 對於image-text embedding learning,作者提出了 cross-modal projection matching (CMPM) loss 和 cr ...
特別感謝實驗室小雷同學匯總此篇,日后學習目標跟蹤可以有個好的方向好的借鑒,哪怕是比賽的時候選模型都可以參考一下。 --------------------------------- ...
前面曾提到過CTPN,這里就學習一下,首先還是老套路,從論文學起吧。這里給出英文原文論文網址供大家閱讀:https://arxiv.org/abs/1609.03605。 CTPN, ...
Weilin Huang——【ECCV2016】Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network 目錄 作者和相關鏈接 幾個關鍵的Idea出發點 方法概括 方法細節 ...