回归工作一周,忙的头晕,看了两三篇文章,主要在写各种文档和走各种办事流程了-- 这次来写写object detection最近看的三篇文章吧.都不是最近的文章,但是是今年的文章,我也想借此让自己赶快熟悉起来之前的工作. 首先是google的工作,Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors,下载地址:https://arxiv.org/abs/1611.10012. 11月份的工作,文章工作就如标题一样,我…

1.结构图 Introduction Feature extraction, deformation handling, occlusion handling, and classification are four important components in pedestrian detection. Existing methods learn or design these components either individually or sequentially. The inte…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf github:https://github.com/OceanPang/Libra_R-CNN 摘要 相比模型的结构,关注度较少的训练过程对于检测器的成功检测也是十分重要的.本文发现,检测性能主要受限于训练时,sample level,feature level,objective level的不平衡问题.为此,提出了Libra R-CNN,用于对目标检测中平衡学习的简单有效的框架.主要包含三个创新点:(1)Io…

目录 abstract 1. introduction 1.1 个性衡量方法 1.2 应用前景 1.3 伦理道德 2. Related works 3. Baseline methods 3.1 文本 3.2 音频 3.3 图像 3.4 多模态 4. Detailed overview 4.1 文本 4.1.1 LIWC/MRC 4.1.2 Receptiviti API 4.1.3 社交网络文本研究 4.1.4 深度神经网络应用 4.1.5 SenticNet 5 4.1.6 weighted…

Applied Deep Learning Resources A collection of research articles, blog posts, slides and code snippets about deep learning in applied settings. Including trained models and simple methods that can be used out of the box. Mainly focusing on Convoluti…

p.p1 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #042eee } p.p2 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 13.0px "Helvetica Neue"; color: #323333 } p.p3 { margin: 0.0px 0.0px 0.0px 0.0px; font: 15.0px "…

Awesome Object Detection 2018-08-10 09:30:40 This blog is copied from: https://github.com/amusi/awesome-object-detection This is a list of awesome articles about object detection. R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SPP-Net Y…

1.基础 自己对于YOLOV1,2,3都比较熟悉. RCNN也比较熟悉.这个是自己目前掌握的基础2.第一步 看一下2019年的井喷的anchor free的网络3.第二步 看一下以往,引用多的网路4.第三步 看一下,2020最新的,但是在pwcode上面排名靠前的网络 2020优秀论文:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection,57DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Featur…

本文对CV中目标检测子方向的研究,整理了如下的相关笔记(持续更新中): 1. Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 年份:2018:关键词:Cascade RCNN:引用量:749:推荐指数(1-5):5 描述:一般正常的检测器是用0.5的IOU阈值(用于提出正负样本)训练,但如果提高IOU阈值会降低检测器的表现.这有两个原因: 当训练时,高IOU阈值会减少提出的正样本,引发exponentially vanishin…

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面…