JavaShuo
欄目
標籤
【論文閱讀筆記】 Focal Loss for Dense Object Detection
時間 2020-12-29
標籤
計算機視覺
欄目
快樂工作
简体版
原文
原文鏈接
論文名稱:《Focal Loss for Dense Object Detection》 論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1708.02002 參考代碼:Detectron,https://github.com/fizyr/keras-retinanet(Keras實現) 綜述 背景介紹 在深度學習之前,經典的物體檢測方法爲滑動窗口+人工設計的特徵。而目前主流的檢測算法可以分
>>阅读原文<<
相關文章
1.
論文閱讀-《Focal Loss for Dense Object Detection》
2.
Focal Loss for Dense Object Detection論文閱讀
3.
[論文閱讀] Focal Loss for Dense Object Detection
4.
[論文筆記]Focal Loss for Dense Object Detection
5.
Focal Loss for Dense Object Detection論文筆記
6.
論文解讀Focal Loss for Dense Object Detection
7.
論文RetinaNet :Focal Loss for Dense object Detection閱讀筆記
8.
(RetinaNet)Focal Loss for Dense Object Detection論文閱讀筆記
9.
《Focal Loss for Dense Object Detection》論文閱讀筆記
10.
論文閱讀筆記(二十七):Focal Loss for Dense Object Detection
更多相關文章...
•
RSS 閱讀器
-
RSS 教程
•
PHP 實例 - AJAX RSS 閱讀器
-
PHP教程
•
Tomcat學習筆記(史上最全tomcat學習筆記)
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
相關標籤/搜索
論文閱讀
論文閱讀筆記
閱讀筆記
論文筆記
CV論文閱讀
Apple文檔閱讀筆記
dense
focal
外文閱讀
detection
快樂工作
MyBatis教程
Thymeleaf 教程
Redis教程
文件系統
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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
1.
升級Gradle後報錯Gradle‘s dependency cache may be corrupt (this sometimes occurs
2.
Smarter, Not Harder
3.
mac-2019-react-native 本地環境搭建(xcode-11.1和android studio3.5.2中Genymotion2.12.1 和VirtualBox-5.2.34 )
4.
查看文件中關鍵字前後幾行的內容
5.
XXE萌新進階全攻略
6.
Installation failed due to: ‘Connection refused: connect‘安卓studio端口占用
7.
zabbix5.0通過agent監控winserve12
8.
IT行業UI前景、潛力如何?
9.
Mac Swig 3.0.12 安裝
10.
Windows上FreeRDP-WebConnect是一個開源HTML5代理,它提供對使用RDP的任何Windows服務器和工作站的Web訪問
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
論文閱讀-《Focal Loss for Dense Object Detection》
2.
Focal Loss for Dense Object Detection論文閱讀
3.
[論文閱讀] Focal Loss for Dense Object Detection
4.
[論文筆記]Focal Loss for Dense Object Detection
5.
Focal Loss for Dense Object Detection論文筆記
6.
論文解讀Focal Loss for Dense Object Detection
7.
論文RetinaNet :Focal Loss for Dense object Detection閱讀筆記
8.
(RetinaNet)Focal Loss for Dense Object Detection論文閱讀筆記
9.
《Focal Loss for Dense Object Detection》論文閱讀筆記
10.
論文閱讀筆記(二十七):Focal Loss for Dense Object Detection
>>更多相關文章<<