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R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

1. 简介 物体检测的深度网络按感兴趣区域 (RoI) 池化层分为两大主流：共享计算的全卷积子网络 (每个子网络与 RoI 无关) 和 不共享计算的作用于各自 RoI 的子网络。工程分类结构 (如 Alexnet 和 VGG Nets) 造成这样的分流。而工
小金子 9年前 2055

吃瓜笔记 | 旷视研究院解读Light-Head R-CNN：平衡精准度和速度

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） 12月20日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第三期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的Light-Head R-CNN论文。 本篇论文所提出的Light-Head R-CNN，构造了轻量
行者武松 8年前 2307

图普科技工程师：Mask R-CNN的理论创新会带来怎样的可能性？

melmcgowan 上周，雷锋网 AI 科技评论报道了 Facebook 实验室出炉的新论文《Mask R-CNN》，第一作者何恺明带领团队提出了一种名为「Mask R-CNN」的目标实例分割框架。研究显示，该框架相比传统的操作方法更佳简单灵活。 论文地址
云栖大讲堂 8年前 1236

终极指南：构建用于检测汽车损坏的Mask R-CNN模型（附Python演练）

介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着。从检测视频中的目标到计算人群中的人数，计算机视觉似乎没有无法克服的挑战。 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型，可以检测汽车上的损坏区域（参见上面的图像示例）。这种模型的基本应用场景为，如果用户可以
磐石001 7年前 2305

终极指南：构建用于检测汽车损坏的Mask R-CNN模型（附Python演练）

【磐创AI导读】：本文分享了一个mask rcnn实战项目。 介绍 计算机视觉领域的应用继续令人惊叹着。从检测视频中的目标到计算人群中的人数，计算机视觉似乎没有无法克服的挑战。 这篇文章的目的是建立一个自定义Mask R-CNN模型，可以检测汽车上的损坏区域
技术小能手 7年前 2358

何恺明团队计算机视觉最新进展：从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切

特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks） 让我们以现在著名的Feature Pyramid Networks（FPN）[1]开始，这是在CVPR 2017发表的论文，作者Tsung-Yi Lin，何恺明等人。FPN的论文真的很棒。构建
技术小能手 7年前 5435

详解何恺明团队4篇大作 !（附代码）| 从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切

特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks） 让我们以现在著名的Feature Pyramid Networks（FPN）[1]开始，这是在CVPR 2017发表的论文，作者Tsung-Yi Lin，何恺明等人。FPN的论文真的很棒。构建
技术小能手 7年前 11847

代码开源 | COCO-16 图像分割冠军：首个全卷积端到端实例分割模型

继图像分类、物体检测之后，精确到像素级别的物体实例分割就成为更具挑战性和实用性的视觉识别任务。前两个任务在近年来取得了迅速的进展，已经有了不少优雅有效的方法。然而，实例分割任务却还缺少一个标杆性的工作。 为此，来自清华大学和微软研究院的李益、齐浩之、代季峰、季
知与谁同 8年前 2179

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