优质答主摘要目标检测论文 【1】SCL: Towards Accurate Domain Adaptive Object Detection via Gradient Detach Based Stacked Complementary Losses
2019年11月最新8篇目标检测论文
目标检测论文 【1】SCL: Towards Accurate Domain Adaptive Object Detection via Gradient Detach Based Stacked Complementary Losses 时间:20191108 作者:CMU&印度理工学院 链接:
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代码: 单论53.5 AP数据,应该是目前最强的单阶段目标检测网络,优于AutoAssign、ATSS、FreeAnchor等,但应该打不过今天刚出的RepPointsv2(基于相同backb
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def detect_first_stage(img, net, scale, threshold):#检测第一阶段 """ run PNet for first stage Parameters: -\-\-
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目标检测SSD论文理解 此文章只是自己看论文和博客的一些总结和通过代码得到的一些细节,为了以后自己方便查阅,如有错误,欢迎指正。 1.论文和 SSD-tensorflow代 码 2.yolo算 法
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