原文:論文翻譯——Fast-R-CNN(端到端開篇, End to end)

快速的區域卷積網絡方法 Fast R CNN 論文地址:https: arxiv.org abs . 摘要: 本文提出一種基於快速的區域卷積網絡方法 FastR CNN 用於物體檢測 objectdetection 。FastR CNN建立在先前的工作的基礎上,能夠有效的使用深度卷積網絡對物體候選區域 RegionProposals 進行分類。和之前的工作相比,FastR CNN采用了多種創新技術 ...

2019-03-28 21:00 0 1250 推薦指數:

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Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 論文解讀

前言 事實上,Sparse R-CNN 很多地方是借鑒了去年 Facebook 發布的 DETR,當時應該也算是驚艷眾人。其有兩點: 無需 nms 進行的目標檢測 將 NLP 中的 Transformer 引入到了 CV 領域(關於 Transformer 我在這里有提到 ...

Fri Jun 04 00:17:00 CST 2021 0 1250
end2end learning 學習

在DeepLearning的文章中有看到end2end一次,作者們似乎都比較喜歡這個end2end learning的方式。那么到底啥是end2end? 找了一下相關論文,沒找到專門講這個概念的,看來應該不是很嚴格定義的一個說法。 那就搬運一下Quora上的提問和回答吧。 問題:https ...

Sun Nov 27 07:46:00 CST 2016 0 5497
什么是end2end)的學習?

轉自:https://blog.csdn.net/Alawaka2018/article/details/80388808 傳統的圖像識別問題往往通過分治法將其分分解為預處理、特征提取和選擇、 ...

Tue Nov 13 18:25:00 CST 2018 0 2503
R-CNN論文翻譯

R-CNN論文翻譯 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用於精確物體定位和語義分割的豐富特征層次結構 2017-11-29 摘要 ...

Thu Nov 30 01:42:00 CST 2017 3 3748
Fast R-CNN論文詳解

,同時引入候選框信息,提取相應候選框特征; Fast R-CNN 網絡末尾采用並行的不同的全連接層,可同時輸 ...

Thu Dec 22 19:12:00 CST 2016 0 3900
 
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