谷歌目标检测论文对比

论文作者 | Barret Zoph,Golnaz Ghiasi ,Tsung-Yi Lin 等 编译| 吴少杰 编辑| 蔡芳芳 在计算机视觉领域,预训练对下游分类和目标检测等任务效果都有很大的提升。近期,谷歌大脑

也就是说，Pix2Seq学到了每个像素点对应的模糊位置。OCR连code都不用改了，直接端到端检测+识别。

作者以CPU、EdgeTPU、DSP硬件平台为蓝本,在目标检测任务上采用NAS方式进行网络架构设计。仅仅采用一种简单的SSDLite进行目标检测架构组成,所设计的网络架构称之为MobileDets,在同等

:①遥感图像中的目标通常是任意方向分布的,目标方向多变会给同一类目标的表征建模带来挑战;②遥感图像中的目标通常尺寸差异较大,且往往呈现密集分布的特点,而frcn类的方法对

以object detection方向为例，如果你目前除了 detection这个单词其他什么都不了解（纯新手），一个最简单的方法就是直接上知乎搜 object detection（或者中文 目

解读|目标检测算法YOLOF:You Only Look One-level Feature 10.Robust and Accurate Object Detection via Adversarial Learning 所提出方法将最先进的 EfficientDets 在 COCO 目标检

论文链接: 摘要:在这项工作中,何恺明等研究者追求的是一个不同的方向:探索仅使用普通、非分层主干的目标检测器。如果这一方向取得成功,仅使用

极市导读： 在移动端上的目标检测架构，目前比较流行的三大派系分别为：谷歌出品的MobileNet系列（v1-v3）、旷视科技产品的ShuffleNet系列（v1-v2）

中国地质大学 计算数学硕士. 27 人 赞同了该文章. 本文首发公众号【AIWalker】，欢迎关注一下，文章连接： 谷歌又放大招：终端目标检测新标杆. 本文是