随笔分类 -  目标检测论文阅读

R-FCN详解
摘要：论文题目：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 论文链接：论文链接 论文代码：Caffe版本链接地址；Python版本链接地址；Deformable R-FCN版本链接地址; 一、R-FCN初探 1 阅读全文
posted @ 2021-11-25 09:38 Chen洋 阅读(1268) 评论(0) 推荐(0)
目标检测经典论文
摘要：(41条消息) 目标检测（Object Detection）经典框架论文翻译汇总_bigcindy的博客-CSDN博客_目标检测外文文献 阅读全文
posted @ 2021-11-19 09:06 Chen洋 阅读(214) 评论(0) 推荐(0)
可变形卷积网络：Deformable Convolutional Networks
摘要：论文地址 ：https://arxiv.org/abs/1703.06211工程地址：https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 0. 摘要 卷积神经网络对位置变化的建模存在天然缺陷，这是由于网络固定的位置结构。该论文提出两个新的模块来增强CNNs 阅读全文
posted @ 2021-11-18 15:41 Chen洋 阅读(1357) 评论(0) 推荐(0)
EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection论文阅读
摘要：论文题目：EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection 文献地址：https://arxiv.org/pdf/1911.09070v1.pdf (非官方)源码地址： (1) Pytorch版：https://github.com/toan 阅读全文
posted @ 2021-11-18 11:41 Chen洋 阅读(330) 评论(0) 推荐(0)
RetinaNet——使用Focal Loss解决物体检测中的样本均衡问题
摘要：本文内容摘自文章 Focal Loss for Dense Object Detection，作者是Facebook的AI研究团队。这篇文章发表于2018年，你可以在这里找到原文 https://arxiv.org/abs/1708.02002 如今准确率最高的物体检测框架均是基于R-CNN提出的两 阅读全文
posted @ 2021-11-18 09:53 Chen洋 阅读(667) 评论(0) 推荐(0)
加权框融合 WBF（Weighted Boxes Fusion: combining boxes for object detection models）
摘要：最近阅读目标检测论文，看到一位博主对论文总结不错，通俗易懂，特转载 ————————————————版权声明：本文为CSDN博主「Yemiekai」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/Yemiekai 阅读全文
posted @ 2021-11-17 17:32 Chen洋 阅读(1660) 评论(0) 推荐(0)