Detection簡記2-DAFE-FD: Density Aware Feature Enrichment for Face Detection
創新點 1.使用密度估計模型增強檢測中的特徵圖 總結 整個流程還是很清晰的。 conv1-3的特徵圖經過密度估計模塊由檢測器D1進行檢測。 D2-4分別是四個檢測器。 FFM是特徵融合模塊，將不同層不同大小的特徵融合。 FFM網絡結構如下： 首先使用1X1的卷積減少兩組特徵的厚度到128，然後使用雙線性插值統一兩組特徵圖的尺寸，然後相加。類似於cvpr2017的SSH。 多尺度檢測器的網絡結構如下
相關文章
- 1. Scale-Aware Face Detection
- 2. 學習筆記：LAB Feature with Feature-centric Cascade for Fast and Accurate Face Detection
- 3. Scale-Aware Face Detection閱讀筆記
- 4. 【FPN】《Feature Pyramid Networks for Object Detection》
- 5. Scale-Aware Trident Networks for Object detection
- 6. Scale-Aware Trident Networks for Object Detection
- 7. face detection[FaceBoxes]
- 8. Object Detection 之Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN)
- 9. face detection[DSFD]
- 10. face detection[Face R-FCN]
- 更多相關文章...
- • ASP.NET Razor - 標記 - ASP.NET 教程
- • Scala for循環 - Scala教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • Github 簡明教程
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
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. Scale-Aware Face Detection
- 2. 學習筆記：LAB Feature with Feature-centric Cascade for Fast and Accurate Face Detection
- 3. Scale-Aware Face Detection閱讀筆記
- 4. 【FPN】《Feature Pyramid Networks for Object Detection》
- 5. Scale-Aware Trident Networks for Object detection
- 6. Scale-Aware Trident Networks for Object Detection
- 7. face detection[FaceBoxes]
- 8. Object Detection 之Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN)
- 9. face detection[DSFD]
- 10. face detection[Face R-FCN]