如图1所示,由CNN接收域(228×228)决定的特征图的单比例尺,可能与小的(如32×32)或大的(如640×640)目标严重不匹配。这降低了目标检测性能。 灵感来自于先前关于图2 (c)的方法优于图2 (b)证据,我们提出一种新的多尺度策略,图2所示(g),这可以被视为深CNN图2 (c)的扩展,但只使用单个输入的规模。它与...
MSCNN论文解读-A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文笔记:《Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring》 Caramel 热爱摄影的CV小白34 人赞同了该文章 论文来源:CVPR2017 论文作者:Seungjun Nah,Tae Hyun Kim等 下载链接:PDF | 数据集 论文主要贡献: 提出使用“multi-scale”CNN对图像去模糊,采用“端对端”(end-to-end)的方式...
1.根据多尺度特征聚合对于动作识别的重要性,提出了一种新颖的 MSST 模块,用于从人体骨骼数据中捕获鲁棒的时空特征。 2.基于 MSST 模块建立了 MSSTNet,用于基于骨架的动作识别,可以轻松实现轻模型尺寸和快速推理。 3.所提出的 MSSTNet 在四个大型数据集上以较低的计算成本取得了显着的性能。为动作识别提供了高效、...
Coarsest level network 在网络的前面找到最粗糙的级别网络。第一个卷积层将1/4分辨率,64×64大小的图像转换为64个特征映射。然后,堆叠19个ResBlock,然后是最后一个卷积层,将特征映射转换为输入维度。每个卷积层都使用zeropadding保留分辨率。总共有40个卷积层。确定每个比例级别的卷积层的数量,使得总模型应具有120个...
对于人群密度估计问题,由于图像中 scale variations problem,所以提出使用多个CNN来解决 Multi-column/network。使用多个CNN网络导致 网络的参数数量增加,计算量增加,不利于在实际中应用部署。 这里我们采用文献【15】中的 naive Inception module 使用 multi-scale convolutional neural network (MSCNN) 来学习 scale-releva...
论文笔记：《Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring》这篇发表于CVPR2017的论文由Seungjun Nah, Tae Hyun Kim等人合作完成，研究内容是单张图像去模糊问题，主要关注非均匀模糊场景的处理。早期方法主要解决相机移动引起的模糊，而近期工作着重于处理景深变化、相机抖动和...
论文中的关键点包括使用多尺度结构，输入和输出均采用高斯金字塔形式，以及修改过的残差块网络设计。网络结构通过三层CNN处理不同分辨率的图像，以生成清晰图像金字塔。此外，论文提出了一种结合内容损失和对抗损失的训练策略，以优化图像去模糊效果。尽管在GOPRO数据集上取得显著成果，但对真实模糊图像的处理...
论文题目:《Multi-scale 3D deep convolutional neural network for hyperspectral image classification》 论文作者:Mingyi He, Bo Li, Huahui Chen 论文发表年份:2017 模型简称:M3D-DCNN 发表会议:ICIP 代码复现:https://github.com/eecn/Hyperspectral-Classification ...
A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network for Fast Object Detection,摘要提出了一种用于快速多尺度目标检测的统一深度神经网络,即多尺度CNN(MS-CNN)。MS-CNN由建议子网络和检测子网络组成。在建议子网中,在多个输出层进行检测,使感受野匹配不同尺度的