(十三)FSAF----2019CVPR論文解讀
Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 用於單發物體檢測的功能選擇免錨模塊 圖1：在相同的訓練和測試規模下，使用強大的ResNeXt-101的基於錨的RetinaNet [22]（左）和使用ResNet-50的帶有FSAF模塊的檢測器的定性結果（僅右圖）。我們的FSAF模塊可通過功能較弱的骨幹網絡幫
相關文章
- 1. (三)OHEM----2016CVPR論文解讀
- 2. （三）SegLink----2017ECCV論文解讀
- 3. (十二)GA-RPN----2019CVPR論文解讀
- 4. (十一)Cascade R-CNN----2018CVPR論文解讀
- 5. DRN：Dilated Residual Networks（論文解讀十四）
- 6. Densely Connected Convolutional Networks（論文解讀三）
- 7. 論文閱讀筆記（三十三）：Relation Network for Object Detection
- 8. （三十三）論文閱讀 | 目標檢測之PP-YOLO
- 9. 論文筆記十三
- 10. yolov4論文解讀
- 更多相關文章...
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • *.hbm.xml映射文件詳解 - Hibernate教程
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
- • 三篇文章瞭解 TiDB 技術內幕——說存儲
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. (三)OHEM----2016CVPR論文解讀
- 2. （三）SegLink----2017ECCV論文解讀
- 3. (十二)GA-RPN----2019CVPR論文解讀
- 4. (十一)Cascade R-CNN----2018CVPR論文解讀
- 5. DRN：Dilated Residual Networks（論文解讀十四）
- 6. Densely Connected Convolutional Networks（論文解讀三）
- 7. 論文閱讀筆記（三十三）：Relation Network for Object Detection
- 8. （三十三）論文閱讀 | 目標檢測之PP-YOLO
- 9. 論文筆記十三
- 10. yolov4論文解讀