基于深度学习的目标检测的介绍（Introduction to object detection with deep learning）
物体检测的应用已经深入到我们的日常生活中，包括安全、自动车辆系统等。对象检测模型输入视觉效果(图像或视频)，并在每个相应对象周围输出带有标记的版本。这说起来容易做起来难，因为目标检测模型需要考虑复杂的算法和数据集，这些算法和数据集在我们说话的时候就已经被完善和开发了。 以下是我们今天要介绍的内容，为您全面介绍目标检测: Introduction to object detecti...
深度学习论文阅读目标检测篇（七）中文版：YOLOv4《Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》
Abstract 摘要 有大量的技巧可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大 数据集下对这种技巧的组合进行实际测试，并需要对结果进行理论论 证。某些技巧仅在某些模型上使用和专门针对某些问题，或只针对小 规模的数据集；而一些技巧，如批处理归一化、残差连接等，适用于 大多数的模型、任务和数据集。我们假设这种通用的技巧包括加权残 差连接（Weighted-Residual-Conne....
深度学习论文阅读目标检测篇（七）中英对照版：YOLOv4《Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》
Abstract 摘要 There are a huge number of features which are said to improve Convolutional Neural Network (CNN) accuracy. Practical testing of combinations of such features on large datasets, and ....
深度学习论文阅读目标检测篇（四）中文版：YOLOv1《 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》
摘要 我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测工作重复利用分类器来完成检测任务。相反，我们将目标检测框架看作回归问题，从空间上分割边界框和相关的类别概率。单个神经网络在一次评估中直接从整个图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。 我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理....
深度学习论文阅读目标检测篇（四）中英文对照版：YOLOv1《 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》
Abstract 摘要 We present YOLO, a new approach to object detection. Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame object detection as a regression p....
深度学习论文阅读目标检测篇（三）：Faster R-CNN《 Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》
Abstract 摘要 State-of-the-art object detection networks depend on region proposal algorithms to hypothesize object locations. Advances like SPPnet [1] and Fast R-CNN [2] have reduced the running....
深度学习论文阅读目标检测篇（一）：R-CNN《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic...》
Abstract 摘要 Object detection performance, as measured on the canonical PASCAL VOC dataset, has plateaued in the last few years. The bestperforming methods are complex ensemble systems that typi....
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