论文阅读笔记三十七：Grid R-CNN（CVPR2018）

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论文阅读笔记三十七：Grid R-CNN（CVPR2018）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开摘要本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…

论文阅读笔记（十二）【CVPR2018】：Exploit the Unknown Gradually: One-Shot Video-Based Person Re-Identiﬁcation by Stepwise Learning

Introduction (1)Motivation: 大量标记数据成本过高,采用半监督的方式只标注一部分的行人,且采用单样本学习,每个行人只标注一个数据. (2)Method: 对没有标记的数据生成一个伪标签(pseudo labels),将标记的数据和部分伪标签的数据作为扩充数据集进行训练. 但这种方法引入了很多不可信的训练样本,制约了训练模型的性能. (3)Contribution: ① 为了在单样本学习中更好的利用未标签数据,提出了步进学习方法EUG(Exploit the Unknow…

论文阅读笔记三：R2CNN：Rotational Region CNN for Orientation Robust Scene Text Detection(CVPR2017)

进行文本的检测的学习,开始使用的是ctpn网络,由于ctpn只能检测水平的文字,而对场景图片中倾斜的文本无法进行很好的检测,故将网络换为RRCNN(全称如题).小白一枚,这里就将RRCNN的论文拿来拜读一下,也记录一下自己阅读过程中的收获. 原英文论文网址:https://arxiv.org/abs/1706.09579 在这篇论文中,作者提出了Rotational Region CNN(旋转区域CNN?),据作者说可以检测场景图片中任意角度的文本.这个网络是在Faster R-CNN的基础上搭…

论文阅读笔记三十八：Deformable Convolutional Networks（ECCV2017）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进…

论文阅读笔记三十九：Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution（RRC CVPR2017）

论文源址:https://arxiv.org/abs/1704.05776 开源代码:https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 摘要大多数目标检测及定位算法基于R-CNN类型的两阶段处理方法,第一阶段生成可行区域框,第二步对决策进行增强.尽管简化了训练过程,但在benchmark获得较高mAP的结果下,单阶段的检测方法仍无法匹敌两阶段的方法. 本文提出了一个新的单阶段的目标检测网络用于克服上述缺点,称为循环滚动卷积结构,在多尺寸feature m…

论文阅读笔记三十六：Mask R-CNN（CVPR2017）

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO…