Progressive Sparse Local Attention for Video object detection
motivation: 之前使用flownet的方法有諸多弊端。 1.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。 2.光流原本是描述兩張圖片間像素點的位移的，直接將其 ...
原文：Towards Universal Object Detection by Domain Attention
論文及代碼 論文地址：https: arxiv.org abs . 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。通過引入一個新的適應層系列 基於SE和新的領域 關注機制 。在所提出的通用檢測器中，所有參數和計算都在領域之間共享，並且單個網絡始終處 ...
2019-09-29 15:21 0 474 推薦指數：
相關推薦
D2Det: Towards High Quality Object Detection and Instance Segmentation
D2Det是一種two-stage算法,類似於Faster-RCNN,在Faster-RCNN的基礎上進行了一些改進,總體框架如下圖(a)所示: 和Faster-RCNN相比,改進的地方在於: ...
Shifting More Attention to Video Salient Object Detection 學習筆記
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 ...
中文版 Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先進的目標檢測網絡依靠區域提出算法來假設目標的位置。SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已經減少了這些檢測網絡 ...
目標檢測（四）Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
8作者：Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet、Fast R-CNN等目標檢測算法已經大幅降低了目標檢測網絡的運行時間 ...
【CV論文閱讀】Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
由RCNN到FAST RCNN一個很重要的進步是實現了多任務的訓練，但是仍然使用Selective Search算法來獲得ROI，而FASTER RCNN就是把獲得ROI的步驟使用一個深度網絡RPN來 ...
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks論文理解
一、創新點和解決的問題 創新點 設計Region Proposal Networks【RPN】，利用CNN卷積操作后的特征圖生成region proposals，代替了Selective Sear ...
【論文筆記】Libra R-CNN:Towards Balanced Learning for Object Detection
&論文概述 獲取地址：https://arxiv.org/abs/1904.02701v1 &總結與個人觀點 本文中，系統地重溫了檢測器的訓練過程，從而發現了由於訓練過程 ...