R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification
論文地址：R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification 概述： 【導讀】美國馬里蘭大學、復旦大學和Gobasco人工智能實驗室聯合提出R-FCN-3000實時3000類目標檢測框架，對R-FCN框架中的物體檢測和分類進行解耦。本文對R-FCN體系結構進行修改，其中位置敏感濾波器在不同的目標類之間共享來進行定位。對於細粒度的
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