目錄 摘要 一、引言 二、相關工作 3D數據表示 點雲深度學習 三、我們的方法 3.1 自適應特征調整(AFA)模塊 ...
目錄 作者要解決的問題 Focal loss CVPR Focal loss的解決方案 Focal loss的不足 設計思路 梯度與樣本的關系 梯度模計算方法 改進 GHM C損失函數 作者要解決的問題 仍然是one stage中的一個經典問題,正負 難易樣本不均衡。因為anchor的原因,pos : neg gt : 。負樣本大多比較簡單,所以也導致了難易樣本的問題。 Focal loss C ...
2019-12-02 20:46 0 568 推薦指數:
目錄 摘要 一、引言 二、相關工作 3D數據表示 點雲深度學習 三、我們的方法 3.1 自適應特征調整(AFA)模塊 ...
CVPR 2019 Paper list No.1-1000 👉CVPR2019 完整列表二 論文題目與鏈接 Finding Task-Relevant Features for Few-Shot ...
CVPR 2019 Paper list No.1001-1294 👉CVPR2019 完整列表一 論文題目與鏈接 Semantic Component Decomposition for Face ...
全景分割:CVPR2019論文解析 Panoptic Segmentation 論文鏈接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 區域anchor是現階段目標檢測方法的重要基石。大多數好的目標檢測算法都依賴於anchors機制,通過預定義好的尺寸及大小在空間 ...
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 github:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 摘要 目標檢測中,基於關鍵點的方法經常出現大量不正確的邊界框,主要是由於缺乏對相關剪裁區域的額外監督 ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1904.01355 github: tinyurl.com/FCOSv1 摘要 本文提出了一個基於全卷積的單階段檢測網絡,類似於語義分割,針對每個像素進行預測。RetinaNet,SSD,YOLOv3,Faster ...
論文原址:https://arxiv.org/abs/1904.03797 摘要 FoveaBox屬於anchor-free的目標檢測網絡,FoveaBox直接學習可能存在的圖片種可能存在的目標,這期間並不需要anchor作為參考。主要靠兩方面實現:(1)產生類別敏感的語義 ...