主流的目标检测算法大多数是基于anchor box的, one-stage 的yolo-v2, yolo-v3, ssd…以及two-stage 的faster rcnn
此文与图像修复2中review过的论文一样, 出至Adobe同一人之手. 主要创新点 提出门控卷积解决普通卷积将所有输入像素都视为有效像素的问题,
在目标检测中, 存在正负样本类别不平衡的现象, 特别是对于单阶段的目标检测算法. 如果每张训练图片中目标个数还很少的话, 背景区域就占了绝大部分, 分
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, 由于其设置了大量的 default box, 然后
intro 主流的目标检测网络主要包含两种架构,一种是先进行region proposal再分别对得到的region 进行分类与边框回归的 two-stage 网络, RCNN 及其衍
常见的检测网络结构 (a) 中使用图像金字塔构建特征金字塔, 在每一个图像尺度下单独提取特征, 耗时 (b) 使用单尺度特征图用来快速的目标检测 (c) 使用单方向多个
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 pooling存在的 misalignment
主要贡献 GAN 高清图像生成难的问题 方法 提出新的 GAN 训练方法: 逐渐增加生成器和鉴别器–从低分辨率开始, 逐渐添加新层,以随着训练的进行网络
之前介绍过NVIDIA的图像修复方法, 使用的img-img的方法. 由于GAN网络在图像生成方向的大放异彩, 今天review一下, Adobe的
图像修复一直是CV领域的重点与难点, 基于深度学习的图像修复因为其可以学习到丰富的语义信息和潜在丰富的表达能力, 受到研究者们的热捧. 这篇文章主