突出/顯眼目標的識別廣泛用於機器視覺,自動駕駛等領域,研究表明,人的眼睛對於顯眼和不顯眼的目標的識別的方式有着顯著的不同 但是由於各類原因,vsod的領域面臨着很多挑戰,所以,針對這些,這篇文章主要 ...
motivation: 之前使用flownet的方法有諸多弊端。 .在檢測框架中加入光流網絡極大地增加了檢測器模型的參數,無法用在移動端。 .光流原本是描述兩張圖片間像素點的位移的,直接將其用在high level的feature map上會引入人為的干擾。特別的,high level的feature map上的像素點移動一格,對應的圖片上可能存在 個像素點的位移,光流估計大位移容易出錯。 因此本 ...
2019-04-14 11:51 0 606 推薦指數:
突出/顯眼目標的識別廣泛用於機器視覺,自動駕駛等領域,研究表明,人的眼睛對於顯眼和不顯眼的目標的識別的方式有着顯著的不同 但是由於各類原因,vsod的領域面臨着很多挑戰,所以,針對這些,這篇文章主要 ...
論文及代碼 論文地址:https://arxiv.org/abs/1904.04402 代碼:http://www.svcl.ucsd.edu/projects/universal-detection/ 概述 文章提出了一個通用的目標檢測系統,適用於不同的圖像領域而不需要該領域的先驗知識 ...
文章作者來自谷歌,發表在CVPR2018上面。 摘要: 本文提出了一個視頻目標檢測的在線模型,用於在移動設備和邊緣設備上實時運行。我們的方法將速度快的單幀目標檢測器和LSTM層結合,得到一個混 ...
前言: 這篇論文是2017年cvpr頂會的論文,該論文文筆很優美,讀起來很舒服。這篇論文的作者是廈門大學的Zhiming Luo。 摘要: 作者指出:對於處理具有復雜背景的圖像,傳統的方法 ...
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 進行端到端的目標檢測 將 NLP 中的 Transformer 引入到了 CV 領域(關於 Transformer 我在這里有提到 ...
/Zhang_Object_Detection_With_Location-Aware_Deformable_Convolution_and_Backward_Attention_Filtering_CVPR_2019_paper.pdf &總 ...
原文:https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html 目錄 Papers DenseBox OHEM R-FCN ...
確定了一個評價稀疏分布的機制,Directed Sparse Sampling並將其應用至end-to ...