論文：Cascade RCNN

時間 2020-12-30

原文原文鏈接

Abstract: 目標檢測領域，IoU 被用來定義 positives 和 negatives，當一個detector使用 0.5的IoU時，會產生nosiy detections，但是當提高IoU時，檢測的表現又會變差。造成變差的主要原因有兩點，一是訓練時因爲positive samples 的減少而造成的overfitting，另一個是inference時的IoU和訓練時IoU的不匹配問題。

>>阅读原文<<

相關文章

1. cascade rcnn 論文筆記
2. Cascade RCNN論文翻譯
3. cascade rcnn
4. Cascade RCNN
5. Cascade-RCNN
6. [論文閱讀]Cascade RCNN|Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection
7. 《HTC：Hybrid Task Cascade for Instance Segmentation》論文筆記
8. Cascade RCNN算法筆記
9. cascade-rcnn學習筆記
10. faster rcnn論文
更多相關文章...
• CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
• R XML 文件 - R 語言教程
• Scala 中文亂碼解決
• 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕——說存儲

相關標籤/搜索

Thymeleaf 教程

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。

最新文章

本站公眾號

歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息

相關文章

>>更多相關文章<<