目標檢測 — two-stage檢測
目前主流的目標檢測算法主要是基於深度學習模型，其可以分成兩大類：two-stage檢測算法；one-stage檢測算法。本文主要介紹第一類檢測算法，第二類在下一篇博文中介紹。 目標檢測模型的主要性能指標是檢測准確度和速度，對於准確度，目標檢測要考慮物體的定位准確性，而不單單是分類准確度 ...
原文：CPNDet：粗暴地給CenterNet加入two-stage精調，更快更強 | ECCV 2020
本文為CenterNet作者發表的，論文提出anchor free two stage目標檢測算法CPN，使用關鍵點提取候選框再使用兩階段分類器進行預測。論文整體思路很簡單，但CPN的准確率和推理速度都很不錯，比原本的關鍵點算法更快，源碼也會公開，到時可以一試 來源：曉飛的算法工程筆記 公眾號 論文: Corner Proposal Network for Anchor free,Two sta ...
2021-01-18 13:32 1 289 推薦指數：
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【轉】深度學習目標檢測的整體架構描述（one-stage/two-stage/multi-stage）
版權聲明：本文為博主原創文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議，轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接： https://blog.csdn.net/ ...
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