JavaShuo
欄目
標籤
目標檢測分類和定位:Rethinking Classification and Localization for Object Detection
時間 2021-01-02
標籤
目標檢測
計算機視覺
深度學習
欄目
系統網絡
简体版
原文
原文鏈接
本博客內容來自於論文:https://arxiv.org/pdf/1904.06493.pdf 論文收錄於CVPR2020 論文內容 論文的主要內容是探究了目前目標檢測網絡中兩種主流的Head結構:fully connected head(fc-head)、convolution head(conv-head)。實驗證明了使用fc-head更具有空間敏感性,有利於分類任務,而conv-head
>>阅读原文<<
相關文章
1.
《Double-Head RCNN: Rethinking Classification and Localization for Object Detection》論文詳解
2.
Localization and Object Detection
3.
目標檢測 object-detection
4.
(Review cs231n) Spatial Localization and Detection(classification and localization)
5.
3000類目標檢測--R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification
6.
Object Detection(目標檢測神文)
7.
Object Detection(目標檢測神文)(二)
8.
目標檢測(Object detection)
9.
【目標檢測】IoU-Net:Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
10.
目標檢測 | RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection
更多相關文章...
•
Maven 構建 & 項目測試
-
Maven教程
•
IP地址的格式和分類
-
TCP/IP教程
•
Kotlin學習(二)基本類型
•
RxJava操作符(七)Conditional and Boolean
相關標籤/搜索
目標檢測
SSD目標檢測
localization
rethinking
classification
detection
目標檢測算法
目標檢測實戰
FPN車輛目標檢測
檢測
系統網絡
快樂工作
XLink 和 XPointer 教程
紅包項目實戰
MyBatis教程
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.
js中 charCodeAt
2.
Android中通過ViewHelper.setTranslationY實現View移動控制(NineOldAndroids開源項目)
3.
【Android】日常記錄:BottomNavigationView自定義樣式,修改點擊後圖片
4.
maya 文件檢查 ui和數據分離 (一)
5.
eclipse 修改項目的jdk版本
6.
Android InputMethod設置
7.
Simulink中Bus Selector出現很多? ? ?
8.
【Openfire筆記】啓動Mac版Openfire時提示「系統偏好設置錯誤」
9.
AutoPLP在偏好標籤中的生產與應用
10.
數據庫關閉的四種方式
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.
《Double-Head RCNN: Rethinking Classification and Localization for Object Detection》論文詳解
2.
Localization and Object Detection
3.
目標檢測 object-detection
4.
(Review cs231n) Spatial Localization and Detection(classification and localization)
5.
3000類目標檢測--R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification
6.
Object Detection(目標檢測神文)
7.
Object Detection(目標檢測神文)(二)
8.
目標檢測(Object detection)
9.
【目標檢測】IoU-Net:Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
10.
目標檢測 | RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection
>>更多相關文章<<