COCO 54.7mAP！DetectoRS目標檢測：改進主幹網，成就新高度！
COCO 數據集上的目標檢測精度的最高紀錄已經有將近一年時間停留在53.3 mAP，曾經報告達到過這一高度的算法有： 1）Cascade Mask R-CNN(Triple-ResNeXt152, multi-scale) ； 2）ResNeSt-200DCN (multi-scale)； 均使用了多尺度測試， 它們分別來自論文： 1）CBNet: A Novel Composite Backbo
相關文章
- 1. COCO 迎來新榜首！DetectoRS以54.7mAP成就目前最高精度檢測網絡
- 2. DetectoRS:最強的目標檢測網絡介紹
- 3. 深度學習: COCO目標檢測測評指標
- 4. 【掃盲】DetectoRS目標檢測訓練
- 5. 改進目標檢測網絡 | 十大深度學習操做
- 6. COCO 54.7mAP 開源DetectoRS：使用遞歸特徵金字塔檢測對象和可切換的Atrous卷積
- 7. 深度學習——SSD目標檢測網絡源碼學習之主幹網絡
- 8. 乾貨 | 目標檢測入門，看這篇就夠了（上）
- 9. 【目標檢測論文閱讀】ScratchDet Training Single-Shot Object Detectors from Scratch
- 10. 百度飛漿 目標檢測 PaddleDection coco 數據集
- 更多相關文章...
- • PHP 獲取圖像寬度與高度 - PHP參考手冊
- • Maven 構建 & 項目測試 - Maven教程
- • 算法總結-廣度優先算法
- • 算法總結-深度優先算法
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. COCO 迎來新榜首！DetectoRS以54.7mAP成就目前最高精度檢測網絡
- 2. DetectoRS:最強的目標檢測網絡介紹
- 3. 深度學習: COCO目標檢測測評指標
- 4. 【掃盲】DetectoRS目標檢測訓練
- 5. 改進目標檢測網絡 | 十大深度學習操做
- 6. COCO 54.7mAP 開源DetectoRS：使用遞歸特徵金字塔檢測對象和可切換的Atrous卷積
- 7. 深度學習——SSD目標檢測網絡源碼學習之主幹網絡
- 8. 乾貨 | 目標檢測入門，看這篇就夠了（上）
- 9. 【目標檢測論文閱讀】ScratchDet Training Single-Shot Object Detectors from Scratch
- 10. 百度飛漿 目標檢測 PaddleDection coco 數據集