Fantasy_Fly的博客

尊重原创，转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/tangwei2014这是继RCNN，fast-RCNN 和 faster-RCNN之后，rbg（Ross Girshick）大神挂名的又一大作，起了一个很娱乐化的名字：YOLO。 虽然目前版本还有一些硬伤，但是解决了目前基于DL检测中一个大痛点，就是速度问题。 其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。

转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog，http://www.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/由于需要把FasterRCNN做的工程化，因此这里需要对Caffe进行封装。其实封装听起来感觉很高深的样子，其实就是将自己在caffe上再调用的接口做成一个动态库，同时将Caffe的库连着Caffe的那些库依赖一起做成自己工程的库依赖就可以了。如果你只是直接

转载自http://blog.youkuaiyun.com/zimenglan_sysu/article/details/51318058这是rbg大神的又一神作，cvpr 2016的oral paper，论文地址here。  给rbg大神发邮件问了下问题，想不打大神居然回我，还给了开源的代码：https://github.com/abhi2610/ohem，（太开心了）====题外话，说

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/shadow_guo/article/details/51767036原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”，作者代季峰1，14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组，CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽

https://github.com/Orpine/py-R-FCN首先，需要安装Caffe和pycaffe，起码机子打过ｃａｆｆｅ环境其次，可能需要Python安装包：cython，python-opencv，easydict 先装一个python包管理器pip：   sudo apt-get install python-pip   再装那三个包：

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/samylee/article/details/51822832世界各地大牛数不胜数，论文此起彼伏，方法日新月异，不过我们要紧跟时代潮流，做学术领先人，哈哈，我在吹牛，大神们不要打我。。。。。。继yolo-darknet后，又一个SSD的配置教程，希望可以帮助大家。若不能配置成功，请与我联系，邮箱：ahuljx@126.com注意：

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf转载自：http://weixin.niurenqushi.com/article/2017-03-29/4805787.html【论文解读】Facebook 何凯明 Mask R-CNN 狙击目标实例分割2017-03-2912:36     军事    来自：牛人趣事导读：自从将卷积神经网

转自：全球人工智能 http://www.sohu.com/a/135469270_642762论文地址：https://arxiv.org/pdf/1704.04503.pdfGithub项目：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms用一行代码提升目标检测准确率论文摘要非最大抑制（Non-ma

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/77019084论文：Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002RBG和Kaiming大神的新作。 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类