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…

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…

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…

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…

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…

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu…

作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的paper,是浙江大学和香港中文大学的工作,这篇文章十分有趣,网友戏称:"无痛涨点,实现简单,良心paper.",在我看来确实是这样的,没有太大的改造结构,不需增加计算成本的条件下,居然能涨两个点mAP.除了本文解读的Libra R-CNN(天秤座 RCNN)[1],我还记得陈恺他们港中文的实验室今年还中了一篇CVPR2019是<Region Prop…

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y…

CVPR2020行人重识别算法论文解读 Cross-modalityPersonre-identificationwithShared-SpecificFeatureTransfer 具有特定共享特征变换的跨模态行人重识别 摘要: 跨模态行人重识别对智能视频分析是一个难点,而又关键的技术.过去的研究主要集中在,将嵌入式不同模态放到同一个特征空间中,来训练常用的表现形式.但是,仅仅训练这些常用的特性,意味着会丢失大量的信息,降低特征显著性的上限. 本文中,通过推荐一个新的特定跨模态特征转换算法(称为c…

点云配准的端到端深度神经网络:ICCV2019论文解读 DeepVCP: An End-to-End Deep Neural Network for Point Cloud Registration 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Lu_DeepVCP_An_End-to-End_Deep_Neural_Network_for_Point_Cloud_Registration_ICCV_2019_paper.…