BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps
BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps 基於二值化賦範梯度特徵的一般對象估計 摘要： 訓練通用對象度量來生成一小組候選對象窗口，已經顯示出加速了經典的滑動窗口對象檢測範式。我們觀察到，通過觀察梯度的標準，可以通過將其對應的圖像窗口適當地調整到小的固定尺寸來區分具有良好定義的閉合邊界的通用對象。基於
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