Object detection + CNN 两篇paper

最新推荐文章于 2024-05-30 19:49:23 发布
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本文探讨了基于卷积神经网络的物体检测方法，包括使用卷积特征映射进行物体检测的网络以及通过多区域与语义分割增强的CNN模型实现更精确的物体识别。

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1、object detection networks on convolutional feature maps






2、Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model


目标检测：4.MR-CNN
qq_38955142的博客
04-19 461
Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model arXiv 提出一种依赖于多区域深度卷积神经网络的目标检测系统，该网络同时对语义分割感知特征进行编码。基于该网络的表征能够捕获一组具有区别性的外观因素并展现出定位敏感性，这对于精准的目标定位至关重要。将识别模块集成到迭代定位机制上：在对边界框候选打分和使用深度回归模型改善定位之间进行交替。 本文主要关注目标检测任务的两点：表征和定位。 表征：采用更宽
[DeFRCN] Decouple Faster R-CNN for Few-Shot Object Detection(ICCV 2021)
Ah丶Weii
09-02 1636
1. Motivation ​ 本文基于Transfer-Learning Based 以及 Faster R-CNN进行改进。 ​ 本文针对分类和回归任务中存在的矛盾点进行分析： In this paper, we look closely into the conventional Faster R-CNN and analyze its contradictions from two orthogonal perspectives, namely multi-stage (RPN vs. RCNN.
Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 论文笔记
weixin_40253737的博客
08-02 398
background 任务：通过对语义特征进行编码，提高定位精度关键词：Multi-Region CNN Model​ Introduction 之前的目标检测模型，虽然使用了深层特征，但是实际上纯外观特征、不同区域(对象部分)的不同外观、上下文外观、对象边界两侧的联合外观以及语义等信息对于目标的定位也是十分重要，本文的作者的目的就是深度发掘目标区域的不同划分，目标周围的背景等相关因素，形成一个弱监督器，辅助得到更加准确的目标定位。​ 其次目标检测和语义分割之间的联系也是十分紧密，所以作者希望得到一...
目标检测系列(4):MR-CNN和DeepBox
alfred_torres的博客
10-16 2712
Object detection 之 MR-CNN Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model Object detection 之 DeepBox DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks
论文笔记 《Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model》
zhazhiqiang2010的专栏
09-10 3423
【原文：http://zhangliliang.com/2015/05/17/paper-note-ms-cnn/】 论文出处：http://arxiv.org/abs/1505.01749 写在前面 今天连看了Fast RCNN和这一篇，一开始以为这篇会是Fast RCNN的加强版。看了之后发现不是，这篇提出的框架更像是SPP-Net的加强版，因为这篇并没有实现joint
Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model
05-14
卷积神经网络进行图像识别的一种方法，这种模型有多个输入部分
Object Detection in 20 Years A Survey_paper_
10-02
两阶段检测器如Mask R-CNN，不仅完成物体检测，还能进行实例分割，提供更丰富的信息。而SSD（Single Shot Multibox Detector）和RetinaNet等单阶段检测器则追求更快的检测速度，牺牲一些精度换取实时性。 近年来，...
Few-shot Object Detection via Improved Classification Features
最新发布
weixin_48211296的博客
05-30 1658
随着少样本目标检测的发展，人们普遍认为分类器的性能是这项任务的主要瓶颈。最近一些工作提出了一些方法来提高FSOD中的分类性能[25, 13]。尽管专注于解决少样本目标检测中的分类问题，但这些新方法忽视了分类器的输入是基于原始提案特征的事实。如果使用原始特征，则可能出现以下问题：空间偏移。在广泛使用的Faster R-CNN架构中，回归器和分类器使用来自RoI-Align特征的相同特征来同时执行回归和分类。
ThunderNet Towards Real-time Generic Object Detection
03-31
Real-time generic object detection on mobile platforms is a crucial but challenging computer vision task. However, previous CNN-based detectors suffer from enormous computational cost, which hinders ...
Focal Loss for Dense Object Detection
12-03
on a two-stage approach popularized by R-CNN, where a classifier is applied to a sparse set of candidate object lo- cations. In contrast, one-stage detectors that are applied over a regular, dense ...
各种对象检测论文总结(Object Detection )
junmuzi的专栏
12-01 2万+
Original url: http://blog.youkuaiyun.com/u010167269/article/details/52563573 https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html Object Detection  Published: 09 Oc
Object Detection(目标检测神文)
热门推荐
Mars_WH的专栏
08-21 6万+
目标检测神文，非常全而且持续在更新。转发自：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html，如有侵权联系删除。 Papers ———————————————————————————————————- Deep Neural Networks for Object Detection Ov...
Object Detection清单
lien0906的专栏
03-20 3966
HOMECATEGORIESARCHIVESLINKSSEARCHABOUT MEObject Detection Published: 09 Oct 2015  Category: deep_learningJump to...PapersR-CNNFast R-CNNFaster R-CNNLight-Head R-CNNCascade R-CNNMultiBoxSPP-NetMR-CNNYO...
小目标检测small object detection
carlous0的专栏
12-09 2125
整理了两个github上两个罗列近期small object detection相关工作的链接。 第一个链接：https://github.com/kuanhungchen/awesome-tiny-object-detection 这个链接的title是tiny object，估计只有我这个小聪明能找到，这个链接比较推荐，罗列的工作都是一些较好的会议和期刊上的工作。 第二个链接：https://github.com/ispc-lab/SmallObjectDetectionList 这个链接的
Object Detection(目标检测论文、代码整合)
alphonse2017的博客
12-19 4973
目标检测神文，非常全而且持续在更新。转发自：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html，如有侵权联系删除。 文章目录PapersDeep Neural Networks for Object Dete...
「Computer Vision」Notes on Multi-Region CNN
小锋子Shawn
11-07 232
QQ Group: 428014259 Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/83834303 [1] Object Detection via a Multi-region and Samantic Segmentation-a...
MR-CNN 详解
Kula的博客
03-16 3701
（一）Multi-Region CNN（二）Semantic Segmentation-Aware（三）目标的定位
ICCV 2015 papers
3D Vision
11-10 3万+
From: http://pamitc.org/iccv15/program.php ICCV 2015 Main Conference Program
CNN深度学习应用研究：12篇精选论文深度解读
2. **Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf**: Faster R-CNN是一个在实时对象检测中取得突破的模型。它引入了区域建议网络（Region Proposal Network, RPN）来同时...
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