原文:【論文筆記】Relation Networks for Object Detection

amp 論文概述 獲取地址:https: arxiv.org abs . 代碼鏈接:https: github.com msracver Relation Networks for Object Detection amp 總結與個人觀點 消融實驗表明relation module能夠學習在單獨目標檢測中丟失的目標間的關系。但是,relation module到底學到了什么並不明確,尤其是當多個 ...

2019-12-11 10:23 0 406 推薦指數:

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Paper Reading: Relation Networks for Object Detection

Relation Networks for Object Detection筆記 寫在前面:關於這篇論文的背景知識,請參考我前面的兩篇隨筆(《關於目標檢測》和《關於注意力機制》) 摘要: 所有最先進的物體檢測系統仍然依賴於單獨識別物體實例, 在學習過程中並沒有利用它們的關系 ...

Mon Oct 15 04:14:00 CST 2018 1 1310
論文筆記《Spatial Memory for Context Reasoning in Object Detection

  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 ...

Thu May 18 05:15:00 CST 2017 1 1980
論文筆記:Learning Region Features for Object Detection

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 Pooling,主要在ROI特征的組織上做文章,文章總結了現有的各種ROI Pooling變體,提出了一個統一 ...

Thu Nov 29 07:51:00 CST 2018 0 743
論文筆記】YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

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 ...

Fri Apr 24 23:50:00 CST 2020 0 1007
論文筆記:《OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks DeepLearning 》

一、Abstract綜述 訓練出一個CNN可以同時實現分類,定位和檢測..,三個任務共用同一個CNN網絡,只是在pool5之后有所不同 二、分類 這里CNN的結構是對ALEXNET做了一些改進,具體的在論文中都說了,就不再贅述了。說幾個關鍵的地方。 1.之前在多尺度的情況下 ...

Tue Jul 05 22:17:00 CST 2016 0 1544
 
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