原文:【Mesh R-CNN】論文翻譯(原理部分)

在此翻譯一下Mesh R CNN原論文。原論文https: arxiv.org pdf . .pdf。 Mesh R CNN 論文翻譯 實驗部分 見https: www.cnblogs.com windsing p .html。 摘要 二維感知的快速發展使得系統能夠准確地檢測真實世界圖像中的物體。然而,這些系統在 D中進行預測,卻忽略了世界的 D結構。與此同時,三維形狀預測的進展主要集中在合成基准 ...

2020-02-04 17:55 0 1998 推薦指數:

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R-CNN論文翻譯

R-CNN論文翻譯 Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用於精確物體定位和語義分割的豐富特征層次結構 2017-11-29 摘要 ...

Thu Nov 30 01:42:00 CST 2017 3 3748
論文翻譯——R-CNN(目標檢測開山之作)

R-CNN論文翻譯 《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》 用於精確物體定位和語義分割的豐富特征層次結構 ...

Fri Mar 22 04:02:00 CST 2019 0 827
k[原創]Faster R-CNN論文翻譯

物體檢測論文翻譯系列: 建議從前往后看,這些論文之間具有明顯的延續性和遞進性。 R-CNN SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Faster R-CNN論文翻譯 原文地址 ...

Wed Nov 08 01:32:00 CST 2017 0 5878
Mask R-CNN翻譯

摘要   我們提出了一個概念上簡單、靈活和通用的對象實例分割框架。我們的方法高效地檢測圖像中的目標,同時為每個實例生成高質量的分割掩碼。這種稱為Mask R-CNN的方法通過添加一個用於預測目標掩碼的分支來擴展Faster R-CNN,該分支與現有的用於邊框識別的分支並行。Mask R-CNN ...

Sat Jul 21 04:19:00 CST 2018 0 2457
Fast R-CNN論文詳解

原文:http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52463853 &創新點 規避R-CNN中冗余的特征提取操作,只對整張圖像全區域進行一次特征提取; 用 RoI pooling 層取代最后一層 max pooling層 ...

Thu Dec 22 19:12:00 CST 2016 0 3900
R-CNN論文翻譯——用於精確物體定位和語義分割的豐富特征層次結構

原文地址 我對深度學習應用於物體檢測的開山之作R-CNN論文進行了主要部分翻譯工作,R-CNN通過引入CNN讓物體檢測的性能水平上升了一個檔次,但該文的想法比較自然原始,估計作者在寫作的過程中已經意識到這個問題,所以文中也對未來的改進提出了些許的想法,未來我將繼續翻譯SPPNet ...

Wed Nov 08 01:31:00 CST 2017 0 1167
 
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