优质答主摘要摘要：在目标检测中，检测主干网络消耗了总推理成本的一半以上。 最近的研究试图通过在神经架构搜索 (NAS) 的帮助下优化骨干架构来降低成本。 然而，现有的
arxiv论文整理20220612
摘要：在目标检测中，检测主干网络消耗了总推理成本的一半以上。 最近的研究试图通过在神经架构搜索 (NAS) 的帮助下优化骨干架构来降低成本。 然而，现有的
系列二3DDetectio
系列二：3D Detection目标检测系列论文总结（2023年更）. 近年来，随着3D数据采集技术和人工智能的发展，基于深度学习的3D点云处理受到越来越多的关注，
目标检测怎么看论文呢
目标检测推荐论文一篇~ 看论文的话注重系统性，会更有利于对领域有更全面的认知。目标检测的经典论文带读系列之YOLO ... 更大。（这个在损失函数的第二项
你需要关注的计算机视觉论文在这里最新最全state
每篇论文都有相应的阅读笔记: 以下节选部分内容: 1 检测识别(包含综述/人脸检测/目标检测/不平衡/loss/one stage/tricks) 综述 ◎香港中文大学,商汤等联合提出的MMDetection,包括检
Overfeat论文笔记
从目标检测的任务上说,ImageNet数据集上里要检测的对象的大小和位置都有很大的不同,要解决这个问题有几个方法: 1.是在图像的多个位置、以滑动窗口(sliding window)的方式,在多个尺
论文阅读笔记
对于目标检测主要看第一行,通过三个head分别获取heatmap,offset,size 在backbone之后接了三个分支网络,分别用于预测heatmap(c个通道),size(2个通道),offset(2通道)。所有最后
AI论文翻译
7.个人的想法. DETR模型的成功证明了Transformer在计算机视觉领域的潜力。. 我们可以期待在未来，更多基于Transformer的模型被提出来解决计算机视觉问题
AI论文翻译
本文提出的Focal Loss为计算机视觉领域的研究发展和影响带来了新的思路和方法。. 类别不平衡问题是目标检测领域的一个重要问题，而Focal Loss作为一种解决
CVPR2022目标检测文章汇总创新点简要分析
以下是最新更新的 CVPR 2022 论文，包括的研究方向有：目标检测、预训练语言模型、Transformer、图像修复、模型训练、视觉语言表征学习、对比学习、深度
摘要：在目标检测中，检测主干网络消耗了总推理成本的一半以上。 最近的研究试图通过在神经架构搜索 (NAS) 的帮助下优化骨干架构来降低成本。 然而，现有的
本文主要讲的是天猫转让平台，以及和天猫转让平台排名相关的知识，如果觉得本文对您有所帮助，不要忘了将本文分享给朋友。天猫店铺可以转让吗，要怎么转
测——最严谨、科学的论文相似性检测系统。提供论文查重、论文抄袭检测、学术不端甄别。 万方数据文献相似性检测服务采用科学先进的检测技术，实现海量
CVPR2017的文章，已经是非常经典的文章了，在很多论文里基本都属于baseline一类的存在，CVPR2018里也有一些论文基于FPN做出了很不错的效果。. 其实
PAGE PAGE 24 人体目标检测与跟踪算法研究 摘要：近些年以来，基于视频中人体目标的检测与跟踪技术研究越来越被重视。. 然而，由于受到目标自身特征多样
一站式论文服务，客服一对一跟踪服务。