曠世提出類別正則化的域自適應目標檢測模型，緩解場景多樣的痛點 | CVPR 2020
論文基於DA Faster R-CNN系列提出類別正則化框架，充分利用多標簽分類的弱定位能力以及圖片級預測和實例級預測的類一致性，從實驗結果來看，類該方法能夠很好地提升DA Faster R-C ...
原文：ATSS : 目標檢測的自適應正負anchor選擇，很扎實的trick | CVPR 2020
論文指出one stage anchor based和center based anchor free檢測算法間的差異主要來自於正負樣本的選擇，基於此提出ATSS Adaptive Training Sample Selection 方法，該方法能夠自動根據GT的相關統計特征選擇合適的anchor box作為正樣本，在不帶來額外計算量和參數的情況下，能夠大幅提升模型的性能，十分有用 來源：曉飛的 ...
2020-04-30 12:52 0 619 推薦指數：
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