CVPR2019论文解读：单眼提升2D检测到6D姿势和度量形状

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CVPR2019论文解读:单眼提升2D检测到6D姿势和度量形状 ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接地址:https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要内容: 本文提供了基于端到端单目3D目标检测和度量形状检索的深度学习方法.为了在3D中提升2D检测,定位,以及缩放,提出了一种新的loss函数.不同于各自独立的优化这些数量,3D示例允许适当的度量box…

CVPR2020 论文解读：少点目标检测

CVPR2020 论文解读:具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测目标检测的惯用方法需要大量的训练数据,准备这样高质量的训练数据很费精力的.本文中,提出一种新的少点目标检测网络,只用几个带注释的示例的看不见的类来检测目标.集中到新方法的核心是,注意力RPN,多相关检测器,以及对比训练策略,探索少点支持集…

CVPR2019 论文解读| BASNet：关注边界的显著性目标检测

作者 | 文永亮学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测概要这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,<BASNet:Boundary-Aware Salient Object Detection>[1]显而易见的就是关注边界的显著性检测,主要创新点在loss的设计上,使用了交叉熵.结构相似性损失.IoU损失这三种的混合损失,使网络更关注于边界质量,而不是像以前那样只关注区域精度.在单个GPU上能跑25 fps,在六种公开数据集上能达到 stat…

CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读

Mask Scoring R-CNN CVPR2019 | Mask Scoring R-CNN 论文解读作者 | 文永亮研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 本文解读的是一篇发表于CVPR2019的paper,来自华科和地平线,文章提出了Mask Scoring R-CNN的框架是对Mask R-CNN的改进,简单地来说就是给Mask R-CNN添加一个新的分支来给mask打分从而预测出更准确的分数. 源码地址:https://github.com/zjhuang22/masksco…

CVPR2020论文解读：3D Object Detection三维目标检测

CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第一. 摘要提出了一种新的高性能的三维目标检测框架:点体素RCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测三维目标.该方…

SCNN车道线检测--(SCNN)Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding（论文解读）

Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 收录:AAAI2018 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) 原文地址:SCNN 论文提出了一个新颖网络Spatial CNN,在图片的行和列上做信息传递.可以有效的识别强先验结构的目标.论文提出了一个大型的车道检测数据集,用于进一步推动自动驾驶发展. 代码: 官方-torch Abstract 现今的CNN模型通常是由卷积…