Spare rcnn的引用 rcnn论文下载 作为目标检测的开山鼻祖,对于RCNN的学习一定是有里程碑的意义的,RCNN的横空出世让我们对神经网络有了更深的认识,在CNN识别盛行的年代开创了先河,因此了解RCNN对于我们学习目标检测算法有非常重大的意义。 我在学习目标检测算法的时候,发现有些概念总是模糊不清,因为我是直接学习yolo系列的,但是学了好
何恺明两篇一作论文:Mask R-CNN和PReLU,Facebook占据四席! 前言 前两天,Amusi 整理了CVPR 引用量最高的10篇论文,详见:何恺明ResNet登顶,YOLO占据两席! 各位CVers反映内容很赞,于是Amusi 快速整理了ICCV 引用量最高的10篇论文。在谷歌发布的2020年的学术指标(Scholar Metrics)榜单,ICCV 位列总榜第29位,是计算机...
榜首：Fast RCNN 主要贡献：优化了对象检测的速度和准确度，RoI Pooling层是其核心亮点。第二：PReLU 主要贡献：何恺明等人提出的带参数的ReLU，革新了激活函数领域。第三：Mask RCNN 主要贡献：何恺明团队的实例分割开创之作，荣获ICCV最佳论文奖。其他高引用论文：CycleGAN 主要贡献：朱俊彦等人在GAN技术上...
榜首：Fast R-CNN（Microsoft Research）由Ross Girshick团队提出，优化了对象检测的速度和准确度，RoI Pooling层是其亮点。第二：PReLU (Kaiming He)（微软研究院），何恺明等人提出带参数的ReLU，革新了激活函数。第三：Mask R-CNN（Facebook AI Research），何恺明团队的实例分割开创之作，荣获最佳论文...
其中60%的引用量都来自三篇paper,分别是resnet,faster rcnn和mask rcnn。现在不管什么平台文章、公众号都把何恺明吹上天了,这些文章最常拿出来说的就是引用量。单纯拿引用量比较学者是没有意义的,尤其是拿这种已经超过上万引用量的paper,这种paper引用量哪怕再高也不会增加它的价值。resnet的引用量已经快要20万...
第一名:Faster R-CNN Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 作者单位:Microsoft Research 作者团队:Shaoqing Ren(任少卿), Kaiming He(何恺明), Ross Girshick, Jian Sun 引用量:19507 论文链接(收录于NIPS 2015): ...
第一名:Faster R-CNN Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 作者单位:Microsoft Research 作者团队:Shaoqing Ren(任少卿), Kaiming He(何恺明), Ross Girshick, Jian Sun 引用量:19507 论文链接(收录于NIPS 2015): ...
注1:2015年之前的论文不在统计范围内 注2:引用量是根据谷歌给出的数据,会有波动,但影响不大 第一名:Fast R-CNN Fast R-CNN 作者单位:Microsoft Research 作者团队:Ross Girshick 引用量:10107 论文链接(收录于ICCV 2015): https://openaccess.thecvf.com/content_iccv_2015/html/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV...