《R-FCN-3000 at 30fps：Decoupling Detection and Classification》論文筆記
1. 概述 導讀：這篇文章提出的模型叫做R-FCN-3000（3000類目標）是一個目標定位與目標分類相互獨立的實時大規模（分類數多）檢測器，其含義是將目標定位與分類解耦，分別預測目標置信度（含檢測框）與分類概率，最後將兩個結果組合得到檢測結果。該算法是在R-FCN的基礎上進行修改得到的，但是原始的是COCO的80個類，在分類數目增加的情況下通過聚類的方式縮小頭部（聚類分類的類別），從而加速檢測。
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