Category: ★····论文

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[翻译] RetinaNet: Focal Loss for Dense Object Detection

摘要 迄今为止最高精度的物体检测器是由两级组成的检测器,典型代表是R-CNN,其中R-CNN的分类器被应用于有很少元素的预选框集。相反,一级检测器被更加广泛地使用,密集的区域预选使网络有可能变得更快更...

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ResNet:网络复现

手画网络结构终归不如直接实现一遍搞得清楚,直接上网络结构代码,Res-152改良版(根据后续版本,残差块里的“卷积、批量归一化和激活”结构改成了“批量归一化、激活和卷积”) # Mxnet 实现 # ...

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SSD:网络结构

手画了一下网络结构,就一目了然了,六级输出组合起来就是最终的结果 发现的问题 虽然使用了多级结构,使网络对于小物体识别能力更强,但特征的表达能力似乎不够强。目前感觉在前景背景区分度较差,此外bbox定...

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Faster RCNN: RPNs

网络结构 图像被缩放到最短边600像素,3通道 经过卷积网络(ZF模型、VGG16模型)。以ZF模型为例,每次卷积使用padding因此不改变图像尺寸,仅在pooling时长宽缩小一半,因此经过卷积网...