论文阅读笔记 | 目标检测算法——Dynamic R-CNN算法
paper：Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training摘要：虽然两阶段目标检测算法近年不断发展，但是其训练过程并非完美的。作者发现了固定网络设置和动态训练过程之间存在的不一致问题，这极大地影响了性...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Libra R-CNN算法
paper：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection摘要：相比于模型结构，相比之下如何对模型进行训练这一方面受到的关注比较少，但是其对于目标检测任务来说同样的重要。作者回顾了检测器的标准训练过程，发现了检测性能往往受到训练...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Mask R-CNN算法
paper：Mask R-CNN作者：Kaiming He摘要：其实，这篇论文中，作者是设计用来解决对象实例分割问题的，所以文章的名字可能起得不算很好，请多包含。但是在Mask R-CNN算法中，可以有效的检测出图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。Mask ...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——RetinaNet（focal loss、含与SSD,RCNN,YOLO的对比）
1. Introductionpaper：Focal Loss for Dense Object Detection在RetinaNet出现之前，two-step检测网络（代表有Faster RCNN系列等等）的准确率一直要比one-step检测网络（代表有SSD系列、yolo系列）的准确率要高，但...
深度学习入门笔记系列 ( 六 ) ——卷积神经网络（CNN）学习笔记
卷积神经网络（CNN）学习笔记本系列将分为 8 篇 。本次为第 6 篇 ，介绍在计算机视觉中使用广泛并且十分基础的卷积神经网络 。1.从感受野说起不知道大家是否听说过感受野这个名词 ，是在 60 年代 Hubel 等人通过对猫视觉皮层细胞进行研究提出来的一个概念 。到80年代，Fukushima 在...
吃瓜笔记 | 旷视研究院解读Light-Head R-CNN：平衡精准度和速度
本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 12月20日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第三期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的Light-Head R-CNN论文。 本篇论文所提出的Light-Head R-CNN，构造了轻量头部R-CNN网络，在COCO数据集上超...
深度学习笔记之基于R-CNN的物体检测
一、相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper：《Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation》，这篇文章的算法思想又被称之为：R-C...
深度学习笔记之使用Faster-Rcnn进行目标检测 （原理篇）
Object Detection发展介绍 Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。经典的解决方案是使用: SS(selective search)产生proposal,之后使用像SVM之类的classifier进行分类，得到所有...
深度学习笔记之目标检测算法系列（包括RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN和SSD）
• RCNN RCNN（Regions with CNN features）是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，由年轻有为的RBG大神提出，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionPro...
深度学习笔记之使用Faster-Rcnn进行目标检测 （实践篇）
实验 我使用的代码是Python版本的Faster Rcnn，官方也有Matlab版本的,链接如下: py-faster-rcnn(python) faster-rcnn(matlab) 环境配置 按照官方的README进行配置就好,不过在这之前大家还是看下硬件要...
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