上周简要介绍了一下AlexNet，这周来聊一聊RCNN。 RCNN结合了启发式的区域推荐（Select Search）、CNN特征提取器（AlexNet）和传统的图像分类器（SVM），2013年提出的RCNN，在07-12年的VOC数据集上以压倒性的优势将旧霸主DPM远远甩在身后，详细数据可见原文（ ...
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编程语言 时间：
2020-03-01 21:54:31
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任意角度的场景文本检测 论文思路总结特点：重新添加分支的创新更突出场景文本检测 基于分割的检测方法 spcnet(mask_rcnn+tcm+rescore) psenet(渐进扩展) mask text spottor(新加分割分支) craft incepText 基于回归的检测方法： r2cn ...
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2020-02-20 11:39:56
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1. https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch (代码下载) 2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424 （作者知乎） 3. https://blog.csdn.net/qq_42052229 ...
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2020-02-15 19:06:45
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FasterRCNN网络是一种二阶段的目标检测方法，目标检测方法旨在给定的图片中找出目标物体的坐标位置和所属类别。我们在这里来梳理一下训练的大致流程谨供参考，我参考的算法实现为：https://github.com/chenyuntc/simple faster rcnn pytorch 1.特征提 ...
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2020-02-15 18:22:54
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YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法，和Faster RCNN等state of the art方法比起来，主打检测速度快。截止到目前为止（2017年2月初），YOLO已经发布了两个版本，在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2。YOLO V2的代码目前作为... ...
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2020-02-05 10:04:01
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又一篇3D点云detection的顶会。这篇文章是two stage的方法，非end-to-end。文章的前提是利用faster rcnn得到2D图像的image crop；然后才是本文介绍的PointFusion，即将image crop和对应的3D点云数据作为输入，得到3D box。可以说这篇文 ...
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2020-01-26 13:06:01
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3D点云做detection的一篇milestone paper。经典的two-stage方法（region proposal-based method）。思路来自于经典的faster rcnn。 整个模型如下图 图一. 整体模型 3D Point Cloud Representation 这篇文章 ...
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Web程序 时间：
2020-01-19 12:57:44
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简介faster_rcnn_r50_fpn_1x.py配置文件cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py配置文件 一、简介在使用mmdetection对模型进行调优的过程中总会遇到很多参数的问题，不知道参数在代码中是什么作用，会对训练产生怎样的影响，这里我以faster_rcnn_r50_ ...
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2020-01-15 15:30:02
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simple faster RCNN 代码地址： https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch/tree/master 作者解析： https://zhuanlan.zhihu.com/p/32404424 YOLOv3 代码地址： ...
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编程语言 时间：
2020-01-13 14:39:13
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Keras的TimeDistributed层主要用途是在时间维度上进行全连接. 比如Faster RCNN,1张图生成了16个ROI,需要对每一个ROI进行分类和回归,ROI的维度是7×7×512,长度和宽度都是7,512个通道,16个ROI的的维度是16×7×7×512,需要得到16个分类和回归, ...
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2019-12-31 22:02:24
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