此外,对于不同增强组合(例如,旋转与剪切,旋转与裁剪),作者观察到在大多数数据增强情况下(八种中的六种),STN-YOLO模型在精确度值上的平均表现优于YOLO基准,这表明通过融入额外的空间信息,STN-YOLO有效地减少了错误阳性数量。 图4:在PGP数据集(图3(a))中的一个示例图像上,YOLO和STN-YOLO的示例结果。作者在图3...
图3 STN - YOLO模型架构为了考虑空间不变性,在模型的开头增加了STN模块(呈淡橙色和绿色)。 经过STN后,图像传入YOLO模型,其中P1 ~ P5层为YOLO主干层,HEAD部分负责生成最终输出,CLS + BBOX进行目标检测。 表1 在3次实验中不同的定位网络的性能指标 不同定位网络的性能指标以平均值+/-1标准差显示,三个实验运行...
空间变换网络(STN)。STN根据输入特征图预测一个全局参数变换,并通过该变换对特征进行扭曲。然而,这个全局参数变换假设太强,无法表示复杂的空间变化;而且STN的训练很难。在这里,CARAFE使用位置特定的重组来处理空间关系,这能够实现更灵活的局部几何建模。 可变形卷积网络(DCN)。DCN也采用了学习几何变换的思想,并将其与...
空间注意力可以看作是CARAFE的一种特殊情况,其中重组核大小为1,不考虑核归一化器。 空间变换网络(STN)。STN根据输入特征图预测一个全局参数变换,并通过该变换对特征进行扭曲。然而,这个全局参数变换假设太强,无法表示复杂的空间变化;而且STN的训练很难。在这里,CARAFE使用位置特定的重组来处理空间关系,这能够实现更灵...
空间转换网络(STN):用于校正车牌图像的扭曲,使得即便在车牌位置、角度、光照等条件发生变化的情况下,网络仍能准确识别。 双向循环神经网络(Bi-RNN):它负责处理序列数据,通过前向和后向的传播,捕捉序列之间的依赖关系。 连接时序多层感知器(CTC):这是一个损失函数,用于处理输入数据和输出标签长度不一致的情况,它能够...
空间转换网络(STN):用于校正车牌图像的扭曲,使得即便在车牌位置、角度、光照等条件发生变化的情况下,网络仍能准确识别。 双向循环神经网络(Bi-RNN):它负责处理序列数据,通过前向和后向的传播,捕捉序列之间的依赖关系。 连接时序多层感知器(CTC):这是一个损失函数,用于处理输入数据和输出标签长度不一致的情况,它能够...
YOLO-ystn 2016-4-22 11:52 来自iPhone 6 Plus 这俩人 只要给他俩一个地方 不管在哪都能玩上天 #星宿夫妇# k收起 f查看大图 m向左旋转 n向右旋转û收藏 转发 评论 ñ11 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候......
Scene text visual question answering by using YOLO and STNScene Text Visual Question AnsweringOptical Character RecognitionNatural Language ProcessingDeep LearningExtracting text from an image using a Visual Question Answering (VQA) system is an application at the intersection of computer vision and ...
We have studied several other fusing operations like add, non-local block [54], STN [55] based on squeeze-and-excitation network [56], and correlation layer [57], where concatenation shows the best efficiency and performance. As for static flow, we reasonably add the original feature of ...
Image Classification[LeNet] [AlexNet] [ZFNet] [VGGNet] [SPPNet] [PReLU-Net] [STN] [DeepImage] [GoogLeNet / Inception-v1] [BN-Inception / Inception-v2] [Inception-v3] [Inception-v4] [Xception] [MobileNetV1] [ResNet] [Pre-Activation ResNet] [RiR] [RoR] [Stochastic Depth] [WRN] ...