(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 该篇论文来源于Intel, 如其名用来加速目标检测. 主要针对于 one-stage 的目标检测算法. 主要创新点 对于 one-stage 的目标检测算法而言, 由于其设置了大量

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(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); mask rcnn 是何凯明团队在faster rcnn的基础上, 将目标检测与实例分割整合到一起的又一力作, 同时改进了faster RCNN 中 ROI poolin

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(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 在图像分割中，在FCN之前，流行的是以概率图模型为代表的传统方法. FCN出来之后一段时间，仍然流行的是以FCN为前端，CRF为后端

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(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); Squeeze-and-Excitation Networks（SENet)是CVPR2018公布的一种全新的图像识别结构，它通过对特征通道间的相关性进行建模，把重要的特征进

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 主要创新点 FaceNet 将 face verification(判断是否是同一个人)，recognition(判断是何人)和clustering(寻找相

(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({}); 目标检测主要有两种实现，一是faster-rcnn为代表的proposal two-stage 系列，二是以YOLO为代表的one-stage 的回归网