PoolNet

[LibTorch] C++ 调用 PyTorch 导出的模型

解决办法有两个：方法一是用TorchScript工具导出模型poolnet.pt，模型中包含网络结构和参数权重，因此可以直接在C++里面生成神经网络。方法二是用
hanjialeOK·2022-12-27 20:03

PoolNet使用笔记

1下载code文件2下载数据集.lst是训练集的imggt的汇总他的名字是这样:data/DUTS/DUTS-TR/train_pair.lst3下载预训练模型，放在下面的文件夹dataset/pretrained训练4在train.sh中正确的设置路径--train_root--train_list5demo中ResNet-50是干网训练初始学习率为5e-524epoch15个epoch之后衰减
显著性检测-Archerzjc，·2020-08-17 04:39

CVPR 2019|PoolNet:基于池化技术的显著性检测 论文解读

作者|文永亮研究方向|目标检测、GAN研究动机这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper，在U型结构的特征网络中，高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释，另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的，目前很多流行方法都是引入Attention（注意力机制），但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进，具体步骤是引入了两个模块GGM
weixin_30401605·2020-08-02 14:02

A1: CVPR2019 A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection

ASimplePooling-BasedDesignforReal-TimeSalientObjectDetection该文章来自于2019CVPR.https://arxiv.org/abs/1904.09569code:http://mmcheng.net/poolnet
喜之郎0317·2020-08-02 12:14

A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection（2）

PoolNet因为高层的丰富的语义信息可以帮助显著目标的定位，底层和中间层的特征对于提高coarseleveltofinelevel的特征提取是有必要的。
沙雅云·2020-08-02 12:43

A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection

一种基于简单池化的实时显着目标检测——PoolNet（解读）（原论文）摘要通过研究如何扩展卷积神经网络中池化部分来解决显着目标检测问题。
肥羊汤·2020-08-02 12:14

Object Detection---PoolNet:A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Dete...（论文解读五）

Title：PoolNet:ASimplePooling-BasedDesignforReal-TimeSalientObjectDetectionNotedata：2019/05/16Abstract
Jayden yang·2020-08-02 12:58

显著性目标检测之PoolNet

论文：ASimplePooling-BasedDesignforReal-TimeSalientObjectDetectionGithub:https://github.com/backseason/PoolNet
watersink·2020-08-02 12:19

CVPR 2019 | PoolNet：基于池化技术的显著性目标检测

作者丨文永亮学校丨哈尔滨工业大学（深圳）研究方向丨目标检测、GAN研究动机这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper，在U型结构的特征网络中，高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释，另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的。目前很多流行方法都是引入Attention（注意力机制），但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进，具
PaperWeekly·2020-06-22 19:26

A Simple Pooling-Based Design for Real-Time Salient Object Detection

实验室主页：http://mmcheng.net/poolnet/代码地址：https://github.com/backseason/PoolNet论文地址：https://arxiv.org/pdf
独孤九剑-风清扬·2019-07-13 17:34

CVPR 2019|PoolNet:基于池化技术的显著性检测 论文解读

作者|文永亮研究方向|目标检测、GAN研究动机这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper，在U型结构的特征网络中，高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释，另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的，目前很多流行方法都是引入Attention（注意力机制），但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进，具体步骤是引入了两个模块GGM
ManWingloeng·2019-05-27 14:00
上一页 1 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他