基於區域分解集成的目標檢測

本文解讀的是一篇發表於 AAAI 2019 的 paper，文章提出了一種 R-DAD 的方法來對 RCNN 系列的目標檢測方法進行改進。 研究動機 目前主流的目標檢測算法分爲 1 stage 和 2 stage 的，而 2 stage 的目標檢測方法以 Faster-RCNN 爲代表是需要 RPN（Region Proposals Network）生成 RoI（Region of Interes

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