Scalable Object Detection using Deep Neural Networks(泛读)

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#CVPR #文献阅读 #DeepLeaning

本文详细介绍了2014年CVPR会议上发表的文献《ScalableObjectDetectionusingDeepNeuralNetworks》，重点阐述了使用深度神经网络解决物体检测问题的方法，包括将物体检测转化为坐标回归问题、将边框检测与神经网络训练整合、以及在大规模数据集上的高效训练策略。文章强调了在ILSVRC2012竞赛中取得优异成果的算法，并提供了深入理解该领域的关键信息。

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一.文献名字和作者

    Scalable Object Detection using Deep Neural Networks， CVPR2014
   

二.阅读时间

     2014年10月3日

三.文献的贡献点

   文献主要提出了使用DNN用于物体检测，主要的贡献点有下面三个：
   1.将物体检测问题定义为一个多个边框的坐标的回归问题；
   2.将边框检测器的训练作为神经网络训练的一部分；
   3.对于边界检测的训练过程中，不考虑类别的信息。
   感觉这篇文章主要还是在于介绍在ILSVRC2012上面取得好成绩的算法的过程，也就是将DNN用于大规模数据的物体检测中，想要具体实用还需要仔细阅读这篇文章。







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