CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了. 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,"中标率"只有22%,堪称十年来最难的一届. 目标检测 论文题目: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 本文首先指出了基于锚…

作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 视频预测.时空序列预测 目录 AdderNet - 其实不需要这么多乘法 Deep Snake for Real-Time Instance Segmentation - 用轮廓做实例分割 Blurry Video Frame Interpolation - 完美的金字塔 AdderNet (在深度学习中我们真的需要乘法?) 这篇论文是北大.诺亚.鹏城.悉大的论文,观点比较有趣,在喜提CVPR2020之前也比较火了,下面我可以介绍…

R-CNN(Region-based CNN) motivation:之前的视觉任务大多数考虑使用SIFT和HOG特征,而近年来CNN和ImageNet的出现使得图像分类问题取得重大突破,那么这方面的成功能否迁移到PASCAL VOC的目标检测任务上呢?基于这个问题,论文提出了R-CNN. 基本步骤:如下图所示,第一步输入图像.第二步使用生成region proposals的方法(有很多,论文使用的是seletivce search,ImageNet2013检测任务的冠军UVA也使用了该算法)提…

摘要:本文解读了<Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection>,该论文针对目标检测任务,提出了新的高斯检测框(GBB),及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU). 本文分享自华为云社区<论文解读系列十九:用于目标检测的高斯检测框与ProbIoU>,作者:BigDragon. 论文地址: https://arxiv.org/abs/2106.06072…

SSD实战——人脸检测 Tensorflow 一 .人脸检测的困难: 1. 姿态问题 2.不同种族人, 3.光照 遮挡 带眼睛 4.视角不同 5. 不同尺度 二. 数据集介绍以及转化VOC: 1. FDDB 2.WIDER Face (本实战采用) 3.MegaFace WIDER Face介绍: 本数据集为香港中文大学的数据集,33203个图像 和 393703个人脸图像 划分 40%训练  10%交叉验证  50%测试 链接https://pan.baidu.com/s/1tE3HHbRaW…

作为单阶段网络,retinanet兼具速度和精度(精度是没问题,速度我持疑问),是非常耐用的一个检测器,现在很多单阶段检测器也是以retinanet为baseline,进行各种改进,足见retinanet的重要,我想从以下几个方面出发将retinanet解读下,尽己所能. retinanet出发点,目的,为什么 retinanet解决方案,做法,干什么 retinanet的效果,缺点,改什么 retinanet中的疑点(我个人的) [出发点] retinanet的出发点,作为一款单阶段检测器,开…

这是我在看论文时无意刷到的博客推荐的一篇文章"How to Read a Paper",教你怎么样看论文.对于研究生来说,看论文基本是日常,一篇论文十多二十页,如何高效地读论文确实非常重要,我也看了不少论文,有了一些体会,这篇文章介绍的方法值得参考. 原文来自https://blizzard.cs.uwaterloo.ca/keshav/home/Papers/data/07/paper-reading.pdf 这里还发现了翻译成中文的版本:https://wenku.baidu.co…

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…

域适应已经是一个很火的方向了,目标检测更不用说,二者结合的工作也开始出现了,这里我总结了CVPR18和CVPR19的相关论文,希望对这个交叉方向的近况有一个了解. 1. 2018_CVPR Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 这篇可算是第一个工作,以faster rcnn为baseline,在其基础上添加判别器分支,附着到backbone输出的特征图和roi提取到的向量上,前者代表图像级别的域适应,后者代表物…

原文地址:https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html 本人前段时间在T厂做了目标检测的项目,对一些目标检测框架也有了一定理解.其中Yolov3速度非常快,效果也还可以,但在github上还没有完整的基于pytorch的yolov3代码,目前star最多的pytorch yolov3项目只能做预测,没有训练代码,而且我看了它的model写得不是很有层次.自己准备利用接下来的几个周末把这个坑填上. 希望能够帮助开发者了解如何基于Pytorch实现一个强…