【SNIPER】
目的：優化SNIP，減少計算量的同時提升精度（相比SNIP提升4.6個點） base model: Faster RCNN 速度：每秒5張圖 思想： SNIP借鑑了多尺度訓練的思想，藉助了圖像金字塔作爲模型的輸入，提高了效果但是增加了計算量。 SNIPER在其基礎上略作修改，引入context-regions（論文中也叫chips）思想，在做多尺度時，只關心兩個類別： positive chips
相關文章
- 1. SNIPER
- 2. SNIPER: Efficient Multi-Scale Training
- 3. SNIPER- Efficient Multi-Scale Training
- 4. 物體檢測之SNIPER
- 5. 使用Sniper來測試Http站點
- 6. SNIPER-MXNet中出現ValueError: could not broadcast input array from shape (XXX,5) into shape (100,5)
- 7. 讓SNIPER-MXNet從標準的COCO格式數據集中直接使用file_name做爲圖片路徑
- 8. 聊聊目標檢測中的多尺度檢測（Multi-Scale），從 YOLO，ssd 到 FPN，SNIPER，SSD 填坑貼和極大極小目標識別
- 9. Python學習筆記（28-29）文件
- 10. Golang實現的高性能HTTP負載工具
- 更多相關文章...
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. SNIPER
- 2. SNIPER: Efficient Multi-Scale Training
- 3. SNIPER- Efficient Multi-Scale Training
- 4. 物體檢測之SNIPER
- 5. 使用Sniper來測試Http站點
- 6. SNIPER-MXNet中出現ValueError: could not broadcast input array from shape (XXX,5) into shape (100,5)
- 7. 讓SNIPER-MXNet從標準的COCO格式數據集中直接使用file_name做爲圖片路徑
- 8. 聊聊目標檢測中的多尺度檢測（Multi-Scale），從 YOLO，ssd 到 FPN，SNIPER，SSD 填坑貼和極大極小目標識別
- 9. Python學習筆記（28-29）文件
- 10. Golang實現的高性能HTTP負載工具