最近看了几篇文章,其中均用到了hole algorithm. 最早用的就是deeplab的文章了,Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFS  这篇文章和fcn不同的是,在最后产生score map时,不是进行upsampling,而是采用了hole algorithm,就是在pool4和pool5层,步长由2变成1,必然输出的score map变大了,但是receptive…

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u010167269/article/details/52563573 Preface 这是今年 ECCV 2016 的一篇文章,是 UNC Chapel Hill(北卡罗来纳大学教堂山分校) 的 Wei Liu 大神的新作,论文代码:https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd 有几点更新: 1. 看…

所谓的小目标,要看是绝对小目标(像素),和相对小目标(相对原图的长宽来看的).大目标小目标只跟receptive field(感受野)有关,cnn本身可以检测任何尺度的物体.ssd对小目标检测不太适用,但R-FCN速度和鲁棒存在问题. 小目标分为很多种,背景单一还是比较好做的.有一篇小人脸检测用的是 fullyconvolutionalnetwork(FCN) + ResNet ,此篇论文检测小目标用了其周边的信息,如头发,肩膀. 小目标像素特征少,不明显,因此和大目标相比,小目标的检测率低,这…

Is Faster R-CNN Doing Well for Pedestrian Detection? ECCV 2016   Liliang Zhang & Kaiming He 原文链接:http://arxiv.org/pdf/1607.07032v2.pdf Code : https://github.com/zhangliliang/RPN_BF/tree/RPN-pedestrian 摘要:行人检测被人 argue 说是特定课题,而不是general 的物体检测.虽然最近的深度物体…

R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6   论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks  代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…

这篇文章比较简单,但还是不想写overview,转自: https://blog.csdn.net/zimenglan_sysu/article/details/52451098 另外,读这篇paper的时候,一直想不明白白一个问题,就是他分出了\(k^2\)个Instance-sensitive score maps,他是怎么训练的..换句话说,ground truth是怎么弄的? 文章里只说了用logistics做损失函数,应该需要看代码,因为还没有搞分割的打算,先不详细了解代码. Inst…

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 摘要 我们提出了基于区域的全卷积网络,以实现准确和高效的目标检测.与先前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN [6,18])相比,这些检测器应用昂贵的每个区域子网络数百次,我们的基于区域的检测器是全卷积的,几乎所有计算都在整张图像上共享.为了实现这一目标,我们提出了位置敏感分数图,以解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移变化之间的困…

Mesh Algorithm in OpenCascade eryar@163.com Abstract. Rendering a generic surface is a two steps process: first, computing the points that will form the mesh of the surface and then, send this mesh to 3D API. Use the Triangle to triangulate the param…

Abstract Raft是一种用于管理replicated log的consensus algorithm.它能和Paxos产生同样的结果,有着和Paxos同样的性能,但是结构却不同于Paxos:它让Raft比Paxos更易于理解,并且也为用它构建实际的系统提供了更好的基础.为了增强可理解性,Raft将例如leader election, log replication以及safety等共识的关键元素进行了分离,并且提供了更强的一致性用于减少必须考虑的状态.从用户调查的结果来看,Raft比Pa…

题意: 给一个圆和一个多边形,多边形点可能按顺时针给出,也可能按逆时针给出,先判断多边形是否为凸包,再判断圆是否在凸包内. 解法: 先判是否为凸包,沿着i=0~n,先得出初始方向dir,dir=1为逆时针,dir=-1为顺时针,然后如果后面有两个相邻的边叉积后得出旋转方向为nowdir,如果dir*nowdir < 0,说明方向逆转了,即出现了凹点,说明不是凸多边形. 然后判圆是否在多边形内: 先判圆心是否在多边形内,用环顾法,然后如果在之内,则依次判断圆心与每条凸包边的距离与半径的距离,如果所…