論文閱讀 | Region Proposal by Guided Anchoring 相關鏈接 論文地址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 概述 眾所周知,anchor策略是目標檢測領域的基石。很多目標檢測算法的高精度檢測都依賴於密集的anchor策略,也就 ...
論文原址:https: arxiv.org abs . github:code will beavailable 摘要 區域anchor是現階段目標檢測方法的重要基石。大多數好的目標檢測算法都依賴於anchors機制,通過預定義好的尺寸及大小在空間位置上進行均勻的采樣。本文提出了一個可替換的解決方案 Guided Anchoring,該方法利用語義特征對anchor進行引導。該方法預測感興趣目標 ...
2019-03-25 22:46 2 4770 推薦指數:
論文閱讀 | Region Proposal by Guided Anchoring 相關鏈接 論文地址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 概述 眾所周知,anchor策略是目標檢測領域的基石。很多目標檢測算法的高精度檢測都依賴於密集的anchor策略,也就 ...
&論文概述 論文題目:Region Proposal by Guided Anchoring 作者&出處:Jiaqi Wang, Kai Chen, Shuo Yang, Chen Change Loy, Dahua Lin || CUHK-Sense Time Joint ...
論文地址:Guided Anchoring 不得不佩服自媒體,直接找到了論文作者之一寫了篇解析文章,這里給出鏈接,本文將引用一部分原作者的解析,減少我的打字量,也方便結合比照理解。 一、問題和思路 1、面臨問題 常見的生成 anchor 的方式是滑窗(sliding window),也就 ...
目錄 作者要解決的問題 Focal loss(CVPR2017) Focal loss的解決方案 Focal loss的不足 設計思路 梯度與樣本的關系 梯度模計算方法 改進 ...
Relation-Aware Global Attention for Person Re-identification(CVPR2020) 本文主要提出了一個Relation-Aware Global Attention(RGA)模塊,該模塊可以提取空間上不同區域之間的關系向量,從而每個區域 ...
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 github:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 摘要 目標檢測中,基於關鍵點的方法經常出現大量不正確的邊界框,主要是由於缺乏對相關剪裁區域的額外監督 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01355 github: tinyurl.com/FCOSv1 摘要 本文提出了一個基於全卷積的單階段檢測網絡,類似於語義分割,針對每個像素進行預測。RetinaNet,SSD,YOLOv3,Faster ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1904.03797 摘要 FoveaBox屬於anchor-free的目標檢測網絡,FoveaBox直接學習可能存在的圖片種可能存在的目標,這期間並不需要anchor作為參考。主要靠兩方面實現:(1)產生類別敏感的語義 ...