[转帖]资源推荐:三篇计算机视觉目标检测与分割论文源代码_AI.人工智能讨论区_Weblogic技术|Tuxedo技术|中间件技术|Oracle论坛|JAVA论坛|Linux/Unix技术|hadoop论坛_联动北方技术论坛  
网站首页 | 关于我们 | 服务中心 | 经验交流 | 公司荣誉 | 成功案例 | 合作伙伴 | 联系我们 |
联动北方-国内领先的云技术服务提供商
»  游客             当前位置:  论坛首页 »  自由讨论区 »  AI.人工智能讨论区 »
总帖数
1
每页帖数
101/1页1
返回列表
0
发起投票  发起投票 发新帖子
查看: 2318 | 回复: 0   主题: [转帖]资源推荐:三篇计算机视觉目标检测与分割论文源代码        上一篇   下一篇 
liuliying930406
注册用户
等级:中校
经验:2027
发帖:210
精华:0
注册:2018-10-9
状态:离线
发送短消息息给liuliying930406 加好友    发送短消息息给liuliying930406 发消息
发表于: IP:您无权察看 2019-1-23 17:46:06 | [全部帖] [楼主帖] 楼主


本文转自公众号码科智能


目标检测:RefineDet

论文名称:Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897

代码链接:https://github.com/sfzhang15/RefineDet

论文简介:

RefineDet一方面引入two stage类型的目标检测算法中对box的由粗到细的回归思想(由粗到细回归其实就是先通过RPN网络得到粗粒度的box信息,然后再通过常规的回归支路进行进一步回归从而得到更加精确的框信息,这也是two stage类型的object detection算法效果优于one stage类型的一个重要原因)。另一方面引入类似FPN网络的特征融合操作用于检测网络,可以有效提高对小目标的检测效果,检测网络的框架还是SSD。

论文结果:

资源推荐:三篇计算机视觉目标检测与分割论文源代码

资源推荐:三篇计算机视觉目标检测与分割论文源代码

目标分割:Path Invariance Network in Tensorflow

论文名称:Path-Invariant Map Networks

论文下载:https://arxiv.org/abs/1812.11647

代码链接:https://github.com/zaiweizhang/path_invariance_map_network

论文简介:

本文研究了有向映射网络的自然自监督约束,即路径不变性,它强制一对固定的源域和目标域之间沿不同路径的合成映射是相同的。介绍了有效编码路径不变性约束的路径不变性基,提出了一种输出具有多项式时间和空间复杂性的路径方差基的算法。

论文结果:

资源推荐:三篇计算机视觉目标检测与分割论文源代码

资源推荐:三篇计算机视觉目标检测与分割论文源代码

目标检测:SNIP

论文名称:An Analysis of Scale Invariance in Object Detection-SNIP

论文下载:https://arxiv.org/abs/1711.08189

代码链接:https://github.com/mahyarnajibi/SNIPER

论文简介:

这篇文章主要的研究点是目标检测中的小物体问题。小物体检测一直是目标检测中的难题,做过实验的同学应该都知道数据集中small类的AP基本是最低的,主要原因是两个,一个就是CNN网络提取到的语义化特征和分辨率之间的矛盾;另一个也是我最近才想明白的,就是目前的目标检测都采用了Faster RCNN的Anchor思想,小物体有时候即使全部在Anchor内,也容易因为小面积导致IoU过低。

论文结果:

资源推荐:三篇计算机视觉目标检测与分割论文源代码



该贴被liuliying930406编辑于2019-1-23 17:46:35



赞(0)    操作        顶端 
总帖数
1
每页帖数
101/1页1
返回列表
发新帖子
请输入验证码: 点击刷新验证码
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册
技术讨论