git clone https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN.git cd SparseR-CNN python setup.py build develop Link coco dataset path to SparseR-CNN/datasets/coco mkdir -p datasets/coco ln -s /path_to_coco_dataset/annota
稀疏 R-CNN 在具有挑战性的 COCO 数据集上展示了与完善的检测器基线相当的准确性、运行时间和训练收敛性能,例如,在标准 3× 训练计划中实现 45.0 AP 并使用 ResNet-50 FPN 模型以 22 fps 运行。我们希望我们的工作能够激发重新思考对象检测器中密集先验的惯例。代码位于:github.com/PeizeSun/Spa。 image-...
代码:https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 论文链接: https://msc.berkeley.edu/research/autonomous-vehicle/sparse_rcnn.pdf
代码位于:https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN。 1、简介 对象检测旨在定位一组对象并在图像中识别它们的类别。 密集先验一直是探测器成功的基石。 在经典的计算机视觉中,将分类器应用于密集图像网格的滑动窗口范式几十年来一直是领先的检测方法 [8, 12, 48]。 现代主流的一级检测器在密集的特征图网格上...
Code: https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 1. Motivation 我们先简单回顾一下目标检测领域中主流的两大类方法。 第一大类是从非Deep时代就被广泛应用的dense detector,例如DPM,YOLO,RetinaNet,FCOS。在dense detector中, 大量的object candidates例如sliding-windows,anchor-boxes, reference-points等被提前预设...
网址https://github.com/NVIDIA/apex,下载到本地文件夹。解压后进入到apex的目录安装依赖。在执行命令; cd C:\Users\WH\Downloads\apex-master #进入apex目录 pip install -r requirements.txt 1 2 3.2.2 安装apex库 依赖安装完后,打开cmd,cd进入到刚刚下载完的apex-master路径下,运行: ...
论文名称:Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 论文地址:https://msc.berkeley.edu/research/autonomous-vehicle/sparse_rcnn.pdf 开源代码:https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 原作者解读:https://zhuanlan.zhihu.com/p/310058362 ...
RCNN论文阅读笔记 1.背景介绍 作者简介 R-CNN是由 Ross Girshick (RBG 大神),集技与术与一身的男人,2014年提出R-CNN,是将CNN用于目标检测实现工业化的第一人,大大提升了mPA,随后的Fast-RCNN、Faster-RCNN等也出自大神之手,据说不仅算法的设计,并且Code也由他完成。在近几年的ICCV这样的计算机视觉顶级会议...
代码:https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 论文链接: https://msc.berkeley.edu/research/autonomous-vehicle/sparse_rcnn.pdf 1. Motivation 我们先简单回顾一下目标检测领域中主流的两大类方法。 第一大类是从非Deep时代就被广泛应用的dense detector,例如DPM,YOLO,RetinaNet,FCOS。在dense detector中, 大量...
SRCN3D: Sparse R-CNN 3D Surround-View Cameras 3D Object Detection and Tracking for Autonomous Driving This repo is the official implementations of SRCN3D (https://arxiv.org/abs/2206.14451). Our implementation is based on MMdetection3D. Preparation Please install the latest version of mmdet3d (...