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人脸检测网络: SSH: Single Stage Headless Face Detector

人脸检测网络: SSH: Single Stage Headless Face Detector

2019-12-18
计算机视觉, 论文阅读
最近看了一下人脸检测的论文, 除了通用的目标检测方法, 看见了这篇论文, 整体上而言和yolo-v3结构是类似的, SSH 设计了不同的检测头. SSH 网络 SSH 网
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Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks

2019-12-18
深度学习, 计算机视觉, 论文阅读
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,把重要的特征进行强化来提
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Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

Facenet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

2019-11-28
计算机视觉, 论文阅读
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(寻找相似人脸) 任
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Dcgan: 深度卷积生成对抗网络

2019-11-26
深度学习, 论文阅读, 计算机视觉
DCGAN 在 Ian Goodfellow 提出GAN 以来, 在图像领域GAN 可谓被玩的声名大噪. DCAGN 主要是针对卷积实现GAN时, 提出一系列架构设计规则, 使其训练更稳定. 主要有以下
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目标检测之RFB模块: Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection

目标检测之RFB模块: Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection

2019-11-18
计算机视觉, 论文阅读
RFB 模块主要是针对在保持轻量级网络的速度快、计算量小的情况下, 提升检测的精度, 模块如其名, 从感受野角度入手, 增强轻量级网络的特征表示, 主要用来
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Anchor free 目标检测修炼之路: DenseBox : Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection

Anchor free 目标检测修炼之路: DenseBox : Unifying Landmark Localization with End to End Object Detection

2019-11-13
计算机视觉, 论文阅读
DenseBox 是与yolo, faster rcnn同期的目标检测网络, 与yolo v1一样采用 anchor-free的思想, 网络结构采用FCN来实现目标检测 主要创新点
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Yolo: v1-v3

Yolo: v1-v3

2019-11-09
深度学习, 计算机视觉, 论文阅读
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 的回归网络. 主要区
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Inception系列

Inception系列

2019-10-24
论文阅读, 计算机视觉
对卷积神经网络而言,提升网络的深度与宽度能够显著提升网络的性能,但是网络越大意味着参数量的增加,会使网络更加容易过拟合。同时,增加网络的大小
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Object detection(4): Faster R-CNN

Object detection(4): Faster R-CNN

2019-10-20
计算机视觉, 论文阅读
主要贡献 提出 RPN 网络, 将region proposal 和目标检测统一到一个卷积网络中 anchor 的使用 网络结构 faster rcnn 检测流程如上图所示: 图像经过卷积层提取 feature maps 然后在RPN
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SSD: Single Shot MultiBox Detector

SSD: Single Shot MultiBox Detector

2019-10-18
计算机视觉, 论文阅读
SSD发表在2016ECCV, 是one-stage目标检测算法中经典的框架之一. 其精度优于yolo-v1, 在yolo-v2之后被超越. SSD 具有
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