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ECCV2020 | CPNDet:Anchor-free两阶段的目标检测框架,详解

来源丨https://blog.csdn.net/mary_0830/article/details/107820599

2020-11-19
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YOLO V4 Tiny改进版来啦!速度294FPS精度不减YOLO V4 Tiny

为了提高目标检测的实时性,本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使用ResNet-D网络中的两个ResBlock-D模块,而不是Yolov4-tiny中的两个CSPBlock模块,从而降低了计算复杂度。其次,设计了辅助残差网络块...

2020-11-19
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CenterFusion:融合雷达与摄像头数据的高精度3D目标检测

介绍一篇新出的论文 CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection ,旨在使用低成本的雷达(redar)替换自动驾驶中的激光雷达,并达到高精度3D目标检测的方法。...

2020-11-19
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IDA-3D:基于立体视觉的自动驾驶深度感知的3D目标检测

标题:IDA-3D: Instance-Depth-Aware 3D Object Detection from Stereo Vision for Autonomous Driving

2020-11-19
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从2D到3D的目标检测综述

论文阅读模块将分享点云处理,SLAM,三维视觉,高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享,欢迎各位加入我,我们一起每天一篇文章阅读,开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。...

2020-11-19
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目标检测算法YOLOv4详解

YOLOv4是精度速度最优平衡, 各种调优手段是真香,本文主要从以下几个方面进行阐述:

2020-11-17
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目标检测集 | ECCV 2020 论文大盘点(附论文&代码下载)

不知不觉2020年已经进入11月,ECCV2020也告一段落,今天“计算机视觉研究院”给大家分享目标检测领域优秀的算法及框架!主要包括:弱监督目标检测、目标检测定位提精、带方向目标的检测、Anchor-free 目标检测、点云目标检测...

2020-11-17
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视频目标检测大盘点

视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态,使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化,通常使用...

2020-11-17
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CNN骨干网络新选择HS-ResNet

【GiantPandaCV导语】这是最近百度的一篇网络结构设计文章,该网络结构是手工设计得来,主要改进在对特征图多级划分卷积,拼接,提升了网络的精度,同时也降低了推理时间。个人感觉是res2net,ghostnet的结合,并且训练阶段没引入...

2020-11-17
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PANet:YOLOv4中的路径聚合网络

是最重要的计算机视觉过程之一,它将图像分割成更小的、多个片段,这样的话,目标的表示和进一步的分析就变得简单。这个过程有各种各样的应用,从在医学图像定位肿瘤和发展机器视觉中的生物测量识别的目标检测。图像分割过程...

2020-11-16
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