该部分内容主要是作者对全篇论文中的创新点做了一个概括,作者提出了RPN(Region Proposal Network),RPN是一个全卷积网络,能够同时预测目标的bounding box和score,端到端的训练生成高质量的region proposals,同时RPN与检测网络共享卷积特征。 如图-01所示(Faster RCNN的检测结果): 算法Faster RCNN融合了RPN和Fast R-CN...
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之前的Siamese-RPN忽略了类别不平衡问题,并且只用了最后一层的高层语义特征,这样不能挖掘多层特征。所以,作者提出了这个由一串RPN组成的多阶段跟踪网络。 对于每一个阶段的 RPN,其利用 FTB 模块来融合来自第l个convolutional layer的特征 以及 high-level feature,融合后的特征可以用下面的公式进行表达: 第l阶段的回归...
Attention-based RPN 该步骤的主要目的可以说是“提纯”,由于原有的RPN会将大量的ROI送入后续的分类训练网络,这些ROI通常没有经过权重的变化或者筛选,因此会包含大量的无关物体,因此作者引入了支撑图像(Support Image),通过Attention RPN选择出与其相关的ROI,从而减少查询图像(Query image)中无关的ROI进入训练网络。 ...
Siamese-RPN论文阅读 High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network 商汤 提出双孪生位置建议网络(Siamese-RPN) proposed Siamese region proposal network (Siamese-RPN) 特点: 1.有别于生成响应图,直接生成目标位置回归 2.速度快,精度好...
&论文概述 获取地址:https://arxiv.org/abs/1909.06720 &总结与个人观点 本文提出Cascade RPN,虽然简单但是在提高提高候选区域的质量以及目标检测性能上很有效的网络结构。Cascade RPN系统地解决由传统的RPN启发式地定义anchor以及将特征与anchor对齐产生的限制。一个简单的使用two-stage Cascade RPN的实现在AR上比baseli...
Siam-RPN论文阅读笔记 摘要 论文核心 One-shot detection 摘要 Siam-RPN是继Siam-fc又提出的一个实时性比较好的网络,将检测领域中的RPN网络结构引入解决跟踪问题,给我们提供了新的思路。 论文核心 网络结构分为两个部分,第一部分是siamese network,第二部分是region proposal network. siamese network主要就是负......
控制计划rpn的六个阶段及其作用 控制计划中的RPN（Risk Priority Number，风险优先数）是一种用于评估和排序潜在失效模式风险的方法，一般没有严格定义的六个阶段。不过，结合控制计划制定流程及对RPN应用的过程，可以大致梳理出包含RPN应用的关键阶段及作用：计划与准备阶段 -作用：明确项目目标、范围，组建跨职能团队，...
中央凹与视盘是眼睛解剖学上重要的特征,检测有意义。 本文提出了一种方法,可以准确、稳定、高效检测中央凹与视盘。 本文方法分为两步:第一步,使用RPN生成多个候选区,将OD边界框概率值标记为最高;第二步,根据视盘和中央凹之间的几何关系创建一个感兴趣区域,然后采用三级级联卷积神经网络来回归中央凹。
现围绕相关主题开展征文活动,欢迎大家踊跃投稿,优秀论文作者将受邀参会。 征文说明 1.坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导,从严把好意识形态关口,确保正确的政治方向。 2.遵守学术规范,文责自负。征文围绕“民国文献”的主题,篇幅2万字以内,附300字左右中文摘要,3—5个关键词,注释参考《近代史研究》著录规范...