轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目標檢測近年來已經取得了很重要的進展,主流的算法主要分為兩個類型(參考RefineDet):(1)two- ...
背景知識: ZeroshotLearning,零次學習。 模型 對於 訓練集 中 沒有出現過 的 類別,能自動創造出相應的映射: X Y。 Low Few shot Learning One shot Learning,少 一次學習。 訓練集中,每個類別都有樣本,但都只是少量樣本 甚至只有一個 。 摘要: 提出了一個Low Shot Transfer Detector LSTD ,利用豐富的源領域 ...
2019-10-17 15:51 0 357 推薦指數:
轉載自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目標檢測近年來已經取得了很重要的進展,主流的算法主要分為兩個類型(參考RefineDet):(1)two- ...
Abstract 主要解決人臉在高度變化是檢測難的問題,包括縮放、姿勢、遮擋、表情、外觀和光照。在SSD的基礎上提出特征增強模型(FEM)轉變原始特征映射將單類檢測器擴展成雙類目標檢測器。漸進錨固損 ...
&論文概述 獲取地址:https://arxiv.org/abs/1903.00621 &總結與個人觀點 本文的工作將啟發式的特征選取作為帶有特征金字塔的anchor-based single-shot檢測器的主要限制。提出應用了online特征選擇來在特征金字塔上訓練 ...
&論文概述 獲取地址:https://arxiv.org/abs/1811.04533 代碼地址:https://github.com/ qijiezhao/M2Det &總結與個人觀點 本文提出Multi-Level Feature Pyramid ...
&論文概述 獲取地址:https://arxiv.org/abs/1711.11575 代碼鏈接:https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection &總結與個人觀點 消融實驗表明 ...
好久不寫論文筆記了,不是沒看,而是很少看到好的或者說值得記的了,今天被xinlei這篇paper炸了出來,這篇被據老大說xinlei自稱idea of the year,所以看的時候還是很認真的,然后最后確實也發現了不少干貨。 一、introduction 這篇文章主要還是解決 ...
中心思想 繼Relation Network實現可學習的nms之后,MSRA的大佬們覺得目標檢測器依然不夠fully learnable,這篇文章類似之前的Deformable ROI Poolin ...
論文地址:https://arxiv.org/abs/2004.10934v1 github地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要: 有很多特征可以提高卷積神經網絡(CNN)的准確性。需要在大型數據集上對這些特征的組合進行實際測試,並需 ...