代码:Scalsol/RepPointsV2论文下载链接:RepPoints V2: Verification Meets Regression for Object Detection 注:如果上述链接无法访问或者下载速度过慢,可以看文末,已上传至百度云,方便下载 RepPoints V2 将验证和回归进行组合,是目前最强的Anchor-free目标检测网络,与前几天旷视的AutoAssign并列,代码于16个小时前刚刚开源!
论文地址: https://arxiv.org/abs/2007.08508代码地址: https://github.com/Scalsol/RepPointsV2物体定位在物体检测任务中是非常重要的组成部分,传统的方法如 Faster-RCNN、RetinaNet 采用的是一种“粗验证,细…
tt为角点类型(左上或右下),qtqt为预测的角点位置,s(qt)s(qt)为验证分数,rr为领域阈值,默认为1。 RepPoints v2: Fusing Verification into RepPoints 为了让RepPoints与辅助验证任务分支有更好的兼容性,显式地将点集的前两个点定义为左上角点和右下角点(explicit-corners),并根据这两个点将预测的点集转化...
RepPoints v2相较于前代有哪些主要改进? RepPoints v2在处理物体检测时采用了什么新技术? 地址:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2007.08508.pdf github:https://github.com/Scalsol/RepPointsV2 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。 原始发表:2020-07-18 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent...
代码的地址：https://github.com/microsoft/RepPointsgithub.com/microsoft/RepPoints 后期应该还会merge...
论文代码:https://github.com/microsoft/RepPoints Introduction 经典的bounding box虽然有利于计算,但没有考虑目标的形状和姿态,而且从矩形区域得到的特征可能会受背景内容或其它的目标的严重影响,低质量的特征会进一步影响目标检测的性能。为了解决bounding box存在的问题,论文提出了RepPoints这种新型目标表示方法,能够...
链接:https://arxiv.org/abs/1908.01998v2 代码和数据集:https://github.com/fanq15/Few-Shot-Object-Detection-Dataset 注:提出适合小样本(Few-shot)目标检测网络,在多个数据集上表现SOTA!并开源第一个含1000个类别的FSOD数据集 Multi-Relation Detector ...
在DCNv1[1]中,作者提出了可变形卷积(Deformable Conv)和可变形池化(Deformable Pooling)两个模块。DCNv2则是在DCNv1的基础上对两个可变形模块添加权重模块,增强了可变形卷积网络对重要信息的捕捉能力。 1.1 DCN V1 于是DCNv1提出可变形卷积核、可变形ROI池化以及可变形的位置敏感ROI池化,可变形的位置敏感ROI池化...
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RepPoints v2: Verification Meets Regression for Object Detection论文翻译 Regression for Object Detection 3.1 RepPoints V1 Reppoints是从特征图的位置p=(x, y)回归出一个具有代表性的点集来表示一个目标的空间范围。 主要分为... verification 另一种对基于回归的目标检测器有效的验证方法是验证特征图的点是否...