《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。
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記（三十五）：R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification
- 2. Traffic-Sign Detection and Classification in the Wild 論文筆記
- 3. 論文閱讀筆記《Deep Active Learning for Civil Infrastructure Defect Detection and Classification》
- 4. R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification
- 5. 《EfficientDet：Scalable and Efficient Object Detection》論文筆記
- 6. 論文：Automated Vehicle Detection and Classification: Models, Methods, and Techniques翻譯（三）
- 7. 論文：Automated Vehicle Detection and Classification: Models, Methods, and Techniques翻譯（五）
- 8. 論文：Automated Vehicle Detection and Classification: Models, Methods, and Techniques翻譯（四）
- 9. 論文筆記-DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification
- 10. 論文閱讀筆記《RepMet Representative-based metric learning for classification and few-shot object detection》
- 更多相關文章...
- • CAP理論是什麼？ - NoSQL教程
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • RxJava操作符（七）Conditional and Boolean
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 論文閱讀筆記（三十五）：R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification
- 2. Traffic-Sign Detection and Classification in the Wild 論文筆記
- 3. 論文閱讀筆記《Deep Active Learning for Civil Infrastructure Defect Detection and Classification》
- 4. R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification
- 5. 《EfficientDet：Scalable and Efficient Object Detection》論文筆記
- 6. 論文：Automated Vehicle Detection and Classification: Models, Methods, and Techniques翻譯（三）
- 7. 論文：Automated Vehicle Detection and Classification: Models, Methods, and Techniques翻譯（五）
- 8. 論文：Automated Vehicle Detection and Classification: Models, Methods, and Techniques翻譯（四）
- 9. 論文筆記-DeepLung: Deep 3D Dual Path Nets for Automated Pulmonary Nodule Detection and Classification
- 10. 論文閱讀筆記《RepMet Representative-based metric learning for classification and few-shot object detection》