【Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 论文解读（含核心源码详解）】的更多相关文章

Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 论文解读（含核心源码详解）

第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题…

Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 论文解读

前言 事实上,Sparse R-CNN 很多地方是借鉴了去年 Facebook 发布的 DETR,当时应该也算是惊艳众人.其有两点: 无需 nms 进行端到端的目标检测 将 NLP 中的 Transformer 引入到了 CV 领域(关于 Transformer 我在这里有提到.) 然而 DETR 需要每个目标的 query 和全局语义信息进行 interact (这里可以理解为进行相关性的计算), DETR 这种密集(dense)计算的性质使得其训练时间长,而且限制了它成为一个彻底的稀疏(sp…

目标检测--Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(CVPR 2014)

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 作者: Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik 引用: Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation…

论文笔记：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

在上计算机视觉这门课的时候,老师曾经留过一个作业:识别一张 A4 纸上的手写数字.按照传统的做法,这种手写体或者验证码识别的项目,都是按照定位+分割+识别的套路.但凡上网搜一下,就能找到一堆识别的教程,分割的文章次之,而定位的文章就少之又少了.这其中的缘由也很简单:识别目前来说已经不是什么难事了,所以容易写,但分割和定位却仍然是一个头疼不已的问题,不同场景方法不同,甚至同一场景也要结合多种图像处理方法,因此很难有通用的解决策略.在深度学习火起来之后,很多研究人员开始尝试用深度学习的特征提取能力来…

目标检测系列 --- RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report

目标检测系列 --- RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Tech report 1. Architecture: Region proposals: 使用selective search获取region proposals,对于每一幅图像获取约2000个region proposals,并将每一个proposal wrap到需要的size,论文中为224*2…

2 - Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（阅读翻译）

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley 丰富多级特征用于精准对象检测和语义分割 --------------------------------------------------------------------------------…

深度学习论文翻译解析（八）：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

论文标题:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 标题翻译:丰富的特征层次结构,可实现准确的目标检测和语义分割 论文作者:Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali 论文地址:http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/r-cnn-cvpr.pdf RC…

目标检测（一）RCNN--Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation(v5)

作者:Ross Girshick,Jeff Donahue,Trevor Darrell,Jitendra Malik 该论文提出了一种简单且可扩展的检测算法,在VOC2012数据集上取得的mAP比当时性能最好的算法高30%.算法主要结合了两个key insights: (1)可以将高容量的卷积神经网络应用到自底向上的Region proposals(候选区域)上,以定位和分割目标 (2)当带标签的训练数据稀少时,可以先使用辅助数据集进行有监督的预训练,然后再使用训练集对网络的特定范围进行微调,…

[Arxiv1706] Few-Example Object Detection with Model Communication 论文笔记

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Minimum Barrier Salient Object Detection at 80 FPS 论文阅读笔记

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