CenterNet，One-stage目標檢測最強算法！可達47mAP，已開源！
作者：段凱文（論文一作） 來源：Cver 我們介紹一篇很好的 one-stage 目標檢測論文：CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection，該論文是由中科院，牛津大學以及華爲諾亞方舟實驗室聯合提出。截至目前，據我們所知，CenterNet 應該是 one-stage 目標檢測方法中性能最好的方法。 date：20190418 作者團隊：中
相關文章
- 1. 目標檢測之CenterNet
- 2. CenterNet：目標即點（代碼已開源）
- 3. CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection 不用anchor的one-stage檢測算法，精度可達47mAP
- 4. 目標檢測-最強目標檢測算法盤點（截止當前）
- 5. 目前最強開源人臉檢測算法RetinaFace
- 6. 小目標檢測的增強算法
- 7. 【目標檢測】CenterNet :Objects as Points
- 8. CenterNet做2D和3D目標檢測
- 9. 【CV】大盤點 | 性能最強的目標檢測算法
- 10. 大盤點 | 性能最強的目標檢測算法
- 更多相關文章...
- • 僞造目標不可達的ICMP數據包 - TCP/IP教程
- • Maven 構建 & 項目測試 - Maven教程
- • PHP開發工具
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 目標檢測之CenterNet
- 2. CenterNet：目標即點（代碼已開源）
- 3. CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection 不用anchor的one-stage檢測算法，精度可達47mAP
- 4. 目標檢測-最強目標檢測算法盤點（截止當前）
- 5. 目前最強開源人臉檢測算法RetinaFace
- 6. 小目標檢測的增強算法
- 7. 【目標檢測】CenterNet :Objects as Points
- 8. CenterNet做2D和3D目標檢測
- 9. 【CV】大盤點 | 性能最強的目標檢測算法
- 10. 大盤點 | 性能最強的目標檢測算法