Faster R-CNN
 目標檢測的復雜性由如下兩個因素引起, 1. 大量的候選框需要處理, 2. 這些候選框的定位是很粗糙的, 必須被微調 Faster R-CNN 網絡將提出候選框的網絡(RPN)和檢測網絡(Fast R-CNN)融合到一個網絡架構中, 從而很優雅的處理上面的兩個問題, 即候選框的提出和候選框 ...
原文：Focal Loss和OHEM如何應用到Faster R-CNN
轉發：https: blog.csdn.net WYXHAHAHA article details 在物體檢測問題中，主要分為兩類檢測器模型：one stage detector SSD,YOLO系列，retinanet 和two stage detector faster RCNN系列及其改進模型 ，然而無論是一個階段的檢測器還是兩個階段的檢測器，都使用到了anchor機制，即在特征圖上密集地畫 ...
2019-08-02 20:53 0 1531 推薦指數：
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公式推導：https://github.com/zimenglan-sysu-512/paper-note/blob/master/focal_loss.pdf 使用的代碼：https://github.com/zimenglan-sysu-512/Focal-Loss ...
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操作系統： Python版本： pip版本： 環境變量情況： ~/.bashrc內容，可以看到所有和PATH以及LD_LIBRARY_PAT ...