论文阅读笔记 | 目标检测算法——Dynamic R-CNN算法
paper：Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training摘要：虽然两阶段目标检测算法近年不断发展，但是其训练过程并非完美的。作者发现了固定网络设置和动态训练过程之间存在的不一致问题，这极大地影响了性能。固定标签分配策略和回归损失函数不能适应候选框的分布变化，因此不利于训练高质量的检测器。为此，作....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Libra R-CNN算法
paper：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection摘要：相比于模型结构，相比之下如何对模型进行训练这一方面受到的关注比较少，但是其对于目标检测任务来说同样的重要。作者回顾了检测器的标准训练过程，发现了检测性能往往受到训练过程中不平衡的限制，而这种不平衡一般由三个层次组成：样本层（sample level）、特征层（f....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Mask R-CNN算法
paper：Mask R-CNN作者：Kaiming He摘要：其实，这篇论文中，作者是设计用来解决对象实例分割问题的，所以文章的名字可能起得不算很好，请多包含。但是在Mask R-CNN算法中，可以有效的检测出图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上进行拓展，通过增加一个预测对象掩码的分支，与现有的边界框回归分支并行。其甚至可以处....
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