链接:Artificial Fish-Eye Image Augmentation Approach for CNN Based Object Detection 动机:鱼眼相机被广泛应用,但没有太多特定场景数据集。 本文研究了如何通过使用不同的鱼眼相机模型来增强图像以获得更多的训练数据来处理目标检测中的数据不足问题。 1.测试和实现了几个鱼眼相机模型,以获得人工鱼眼图像。 2.提出了...
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别 我们提出了基于区域的全卷积网络,用于精确和有效的目标检测。与之前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN)相比,我们的基于区域的检测器是全卷积的,几乎所有计算都在整个图像上共享。为了实现这一目标...
一、目标检测常见算法 object detection,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别。所以,object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。 然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是...
原文“There are total seven equations corresponding to seven measurements, where the sign of {w/2, l/2} should be changed appropriately based on the corresponding 3D box corner.”中提到{ , }的适当调整读起来有些…暧昧? 对于观察不到车辆的2个面(车屁股正对?)的情况,up、物体尺寸无从得知,文章...
Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving,目录摘要1、简介2、相关工作2.1、基于LiDAR的目标检测2.2、基于单目三维目标检测2.3、基于立体的三维目标检测3、立体R-CNN网络3.1、立体RPN3.2、立体R-CNN4、3D框估计5、密集3D框队列6、实现细节7、实验8、
3,解决的问题是 RGB-D salient object detection 4,解决的问题分为三个层面: modal-specific representation learning---作者提出:a hierarchical cross-modal distillation scheme complementary cue selection---作者提出:residual function cross-modal complement fusion.---作者提出: CNN...
与DETR和可变形DETR范式不同,本文将ViT与RPN进行结合,即将CNN主干替换为transformer,组成为:ViT-FRCNN,作者称这可视为迈向复杂视觉任务(例如目标检测)纯transformer解决方案的重要基石。 注:文末附【Transformer】和【目标检测】学习交流群 Toward Transformer-Based Object Detection ...
Li, Peiliang, Xiaozhi Chen, and Shaojie Shen. “Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving.” arXiv preprint arXiv:1902.09738 (2019). Chabot, M. Chaouch, J. Rabarisoa, C. Teuli`ere, and T. Chateau. Deep manta: A coarse-to-fi...
As most DNN based object detectors Faster R-CNN uses transfer learning. It starts from a base model which is a model trained for image classification. The base model is cut into two parts, the first one being all convolutional layers up to (and excluding) the last pooling layer and the ...
【深度学习:目标检测】 RCNN学习笔记(11):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 ...