Jesse_Mx的博客

论文地址：A-Fast-RCNN Caffe代码：adversarial-frcnn前言 近期为了学术汇报，阅读了这篇CVPR 2017论文，该论文将对抗学习的思路应用在目标检测中，通过对抗网络生成遮挡和变形图片样本来训练检测网络，取得了一定的效果。现将论文大意做了翻译和理解，不一定完全对。摘要 如何使得物体检测器能够应对被遮挡或者变形的图像？我们目前的解决方法是使用数据驱动的策略——收集一个足够

论文地址：Feature Pyramid Networks for Object Detection前言这篇论文主要使用特征金字塔网络来融合多层特征，改进了CNN特征提取。论文在Fast/Faster R-CNN上进行了实验，在COCO数据集上刷到了第一的位置，意味着其在小目标检测上取得了很大的进步。论文整体思想比较简单，但是实验部分非常详细和充分。此博文对主要内容进行了翻译和理解工作，不足之处，欢

论文地址：MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications 民间实现：caffe | Tensorflow 官方代码：tensorflow/models前言 这篇论文是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络，取名为MobileNets。个人感觉论文所做工作偏

论文地址：DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector概述这篇论文应该算是SSD: Single Shot MultiBox Detector的第一个改进分支，作者是Cheng-Yang Fu， 我们熟知的Wei Liu大神在这里面是第二作者，说明是一个团队的成果，论文很新，暂未发布源代码。博主对该文章重要部分做了翻译理解工作，不一定完全对，欢迎讨论。在SS

论文地址：YOLO9000: Better, Faster, Stronger 项目主页：YOLO: Real-Time Object Detection（最近博客下很多人请求Caffe 代码，受人所托，已经不再提供，且关闭本文评论，望请见谅）概述时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v...