为了验证VC-R-CNN模型的有效性,我们在COCO和Pascal VOC等数据集上进行了实验。实验结果表明,引入视觉常识知识的VC-R-CNN模型在目标检测任务上取得了显著的性能提升。 结论 VC-R-CNN模型通过引入视觉常识知识,为目标检测任务提供了新的思路和方法。我们的官方PyTorch实现为研究者和开发者提供了方便,促进了VC-R-CNN...
作者提出了一种新的无监督特征表示学习方法,即Visual Commonsense R-CNN(VC R-CNN),作为一种改进的视觉区域编码器,用于Captioning和VQA等高级任务。给定图像中检测到的一组目标区域(例如,使用FasterR-CNN),就像任何其他无监督的特征学习方法(例如Word2vec)一样,VC R-CNN的proxy训练目标是预测区域的上下文对象。 然...
VC R-CNN(Visual Commonsense R-CNN)是一种无监督的特征学习方法,它结合了视觉和常识推理,旨在从图像中提取更具语义意义的特征。本文将介绍VC R-CNN的原理、架构以及如何在实践中应用它。 VC R-CNN简介 VC R-CNN是在传统的R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)基础上进行改进的无监督特征学习方法。
Fast, Memory-efficient, Multi-GPU: Our VC R-CNN framework is based on the well-knownmaskrcnn-benchmarkfrom facebook. Therefore, our VC R-CNN just inherit all its advantages. (It's pity that thedetectron2had not been released when I am working on this project, however maskrcnn-benchmar...
乾总裁/VC-R-CNN 代码Issues0Pull Requests0Wiki统计流水线 服务 Gitee Pages JavaDoc PHPDoc 质量分析 Jenkins for Gitee 腾讯云托管 腾讯云 Serverless 悬镜安全 阿里云 SAE Codeblitz 我知道了,不再自动展开 Gitee Pages 服务 一个支持Jekyll、Hugo、Hexo静态网站的服务使用帮助 ...
本研究利用Faster R-CNN模型来实现快递的识别,通过学习快递标志的特征将不同快递公司的包裹区分开,对于后续提高快递分拣和包裹配送效率有着重要的理论基础.本文具体的工作如下:首先由于目前没有公开的快递数据集,本文以常见的七种快递:邮政,圆通,韵达,申通,百世,中通,顺丰为研究样本,制作了快递数据集.通过图像采集,...
基于Faster R-CNN框架的肺结节检测@QQ浏览器 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkwMDY3NDE1OQ==&mid=2247483717&idx=1&sn=0cb42fd22913d35e8859ead6ebe7f6eb&chksm=c0412645f736af539880c116e51da66e32f95d1d296e97efcffa92449b1e569b5f09ac86163b&mpshare=1&srcid=0403SNRogXYdXDoodHCBYEBB&...
堂姐妹 Veronica Miele Beard 和 Veronica Swanson Beard 将她们的金融和时装背景相结合,在 2010 年秋季推出了 Veronica Beard。从她们之间建立起友谊开始,她们就不停地出主意找灵感,一次又一次地贴近将高端款式简化为职业装的理念。她们开发出现代标志性的...
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