轉自:https://www.jianshu.com/p/db4ccd194109 ...
論文原址:https: arxiv.org abs . github代碼:https: github.com fizyr keras retinanet 摘要 目前,具有較高准確率的檢測器基於雙階段的目標檢測算法實現,單階段通過對可能存在的位置進行密集的采樣操作,一定程度上要比雙階段的方法要更簡單快速,但是准確率會有所損失。在進行訓練時,前景與背景二者之間較大的類別不平衡是產生上述問題的原因。針 ...
2019-03-24 14:20 0 913 推薦指數:
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Focal Loss for Dense Object Detection Intro 這又是一篇與何凱明大神有關的作品,文章主要解決了one-stage網絡識別率普遍低於two-stage網絡的問題,其指出其根本原因是樣本類別不均衡導致,一針見血,通過改變傳統的loss(CE)變為focal ...
地址:https://arxiv.org/abs/2006.04388 github:https://github.com/implus/GFocal 講解:https://zhuanlan.zh ...
and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection ...
Focal Loss for Dense Object Detection-RetinaNet YOLO和SSD可以算one-stage算法里的佼佼者,加上R-CNN系列算法,這幾種算法可以說是目標檢測領域非常經典的算法了。這幾種算法在提出之后經過數次改進,都得到了很高的精確度 ...
Introduction (1)Motivation: 當前采用CNN-RNN模型解決行人重識別問題僅僅提取單一視頻序列的特征表示,而沒有把視頻序列匹配間的影響考慮在內,即在比較不同人的時候,根據 ...
Lukas Neumann——【ICCV2017】Deep TextSpotter_An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework 目錄 作者和相關鏈接 方法概括 方法細節 ...
Shangxuan Tian——【ICCV2017】WeText_Scene Text Detection under Weak Supervision 目錄 作者和相關鏈接 文章亮點 方法介紹 方法細節 實驗結果 總結與收獲 作者和相關 ...