Proposal

【三维目标检测】PointRCNN（一）

PointRCNN是用于点云三维目标检测模型算法，发表在CVPR2019《PointRCNN:3DObjectProposalGenerationandDetectionFromPointCloud》。
Coding的叶子·2022-11-01 16:46

Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals论文翻译

SparseR-CNN:End-to-EndObjectDetectionwithLearnableProposals论文翻译摘要1.介绍2.相关工作3.SparseR-CNN3.1Pipeline3.2Module4
Laughing-q·2022-10-31 11:02

Go try 新提案靠谱吗？想简化错误处理了

在近日新的try提案《proposal:Go2:errorhandling:trystatementwithhandler》在社区引发了热议。
·2022-10-30 22:47

ocr文字识别

文章目录什么是ocr常见ocr流程ocr与目标检测ocr工具RPN:RegionProposalNetworkctpnRPN非极大值抑制NMSCTCeast：倾斜文本检测数据增强为什么进行数据增强如何做数据增强参考什么是
BlackEyes_SY·2022-10-25 07:07

自动驾驶轨迹预测论文阅读（二）TPNet: Trajectory Proposal Network for Motion Prediction

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Fang_TPNet_Trajectory_Proposal_Network_for_Motion_Prediction_CVPR
小张小张快来学习·2022-10-24 07:04

FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding

FSCE:Few-ShotObjectDetectionviaContrastiveProposalEncoding论文：Few-ShotObjectDetectionviaContrastiveProposalEncoding
没拖拉机的斯基·2022-10-23 07:57

论文阅读《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

提出了一种对比表征嵌入的方法来来实现小样本目标检测，观察到使用不同的IoU来检测物体与对比学习方法中对比不同“正对”和“负对”来实现分类有异曲同工之妙以及好的特征嵌入是提升小样本学习性能的关键。动机是观察到模型的错误更有可能是误分类而不是定位，本文解决这一问题的方法是对“正对”和“负对”施加了对比嵌入损失（CPEloss），使“正对”的得分远大于“负对”的得分，在当时的PASCALVOC和COCO
不说话装高手H·2022-10-23 07:40

如何写出清晰又优雅的Python代码？我们给你这26条建议

导读：PythonEnhancementProposal#8叫作PEP8，它是一份针对Python代码格式而编订的风格指南。
大数据v·2022-10-20 23:37

开源项目介绍 ｜ ncnn-神经网络推理框架

2021腾讯犀牛鸟开源人才培养计划开源项目介绍滑至文末报名&提交项目Proposalncnn项目介绍ncnn是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。
tencent__open·2022-10-20 22:27

论文笔记：DETR: End-to-End Object Detection with Transformers (from 李沐老师and朱老师)

背景大多数目标检测方法都是two-stage(proposal)，即便是single-stage(anchor)，最后往往还需要一个后处理的操作，也就是nms(non-maximumsuppersion
两面包+芝士·2022-10-18 14:38

Drones Chasing Drones: Reinforcement Learning and Deep Search Area Proposal（无人机追逐无人机：强化学习和深度搜索区域建议）

DronesChasingDrones:ReinforcementLearningandDeepSearchAreaProposalAbstract:1.Introduction2.ProposedFramework
BQTᯤ·2022-10-17 07:43

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Dynamic R-CNN算法

文章目录1.Introduction2.RelatedWork3.DynamicQualityintheTrainingProcedure3.1ProposalClassification3.2BoundingBoxRegression4
Clichong·2022-10-16 12:04

目标检测算法——anchor free

在过去，目标检测通常被建模为对候选框的分类和回归，不过，按照候选区域的产生方式不同，分为二阶段（two-step）检测和单阶段（one-step）检测，前者的候选框通过RPN（区域推荐网络）网络产生proposal
TigerZ*·2022-10-16 12:32

经典目标检测算法R-CNN,Fast R-CNN ,Faster R-CNN总结，附论文和代码地址

目录前言1.R-CNN1.1提出背景1.2网络结构1.2.1候选区域（RegionProposal）1.2.2卷积网络提取图像特征1.2.3物体分类1.2.4边界框回归（BoundingBox-Regression
p_某人·2022-10-15 07:35

RCNN SPPNet Fast R-CNN Faster R-CNN Cascade R-CNN

文章目录基础相关selectivesearch算法端到端=endtoend=jointlearning共同学习FPN多尺度金字自下而上：特征提取过程RPN（RegionProposalNetworks）
puspos·2022-10-13 09:46

CVPR2020/2021行人检测重识别等论文,共33篇

2020行人检测DetectioninCrowdedScenes:OneProposal,MultiplePredictionsNMSbyRepresentativeRegion:TowardsCrowdedPedestrianDetectionbyProposalPairingSTINet
舒心远航·2022-10-11 07:09

目标检测——Faster RCNN网络代码(三)之模型部分

文章目录model/region_proposal_network.pydef_enumerate_shifted_anchor_torch:classRegionProposalNetwork(nn.Module
清水河小小龙虾·2022-10-10 09:42

目标检测——Faster RCNN网络代码(二)之模型准备部分

bbox_tools.pydefbbox_iou:defbbox2loc:defloc2bbox:defgenerate_anchor_base:model/utils/creator_tool.pyclassProposalTargetCreator
清水河小小龙虾·2022-10-10 09:12

目标检测——Faster RCNN网络

文章目录整体网络架构ConvlayersRPN网络(RegionProposalNetworks)AnchorsRPN主体部分proposalLayerRoIpooling层Classification
清水河小小龙虾·2022-10-10 09:12

目标检测（object detection）—— faster RCNN总结

fastRCNN解决了RCNN计算量大、效率低的问题（RCNN需要将通过selectivesearch算法生成的proposal挨个送入卷积神经网络提取特征）。
我是DJ你会爱我吗·2022-10-10 09:40

cnn生成图像显著图_图像目标检测四——Faster RCNN

特此声明，本文转自晓雷的知乎文章Fast-RCNN基本实现端对端(除了proposal阶段外)，下一步自然就是要把proposal阶段也用CNN实现(放到GPU上)。
weixin_39997194·2022-10-10 09:10

视频时序动作检测（temporal action detection）介绍

一、视频时序动作检测算法本文中动作检测算法也包含了时序动作提名（TemporalActionProposalGeneration）。
ce0b74704937·2022-10-01 10:13

ViLD（Open-Vocabulary Object Detection via Vision and Language Konwledge Distillation）

baseline方法是一个MaskR-CNN由两阶段组成，一是生成proposal，然后筛选pospoal，第二步是进过分类头为每个pospoal确定目标类别。
山上的小酒馆·2022-09-28 10:41

精读《proposal-extractors》

proposal-extractors是一个关于解构能力增强的提案，支持在直接解构时执行自定义逻辑。
·2022-09-26 09:36

Cell R-CNN V3: A Novel Panoptic Paradigm for Instance Segmentation in Biomedical Images

深度学习：proposal-freeandproposal-basedmethods.
小兔乖乖❀·2022-09-26 07:25

开源项目介绍｜TDesign - 前端通用 UI 组件库

2022腾讯犀牛鸟开源人才培养计划开源项目介绍滑至文末报名参与开源人才培养计划提交TDesign项目ProposalTDesign项目介绍TDesign是腾讯第一个对外开源的企业级设计体系，基于腾讯海量业务沉淀
tencent__open·2022-09-24 08:23

详解RPN网络

引言RPN（RegionProposalNetwork）是Faster-RCNN网络用于提取预选框（也就是RCNN中使用selectivesearch算法进行RegionProposal的部分），我们知道
Y.C.~·2022-09-23 10:57

目标检测：Faster RCNN网络详解

FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworksRCNN系列论文：目标检测：RCCN网络详解目标检测：FastRCNN
Star·端木·2022-09-23 10:22

【目标检测】R-CNN系列与SPP-Net总结

fine-tuning2.5对文章的一些思考3.SPP-Net3.0论文链接3.1概述3.2一次性full-image卷积3.3SpatitalPyramidPooling3.4多尺度训练与测试3.5如何将原图的proposal
急流勇进·2022-09-19 11:56

目标检测--SPP-Net

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition算法流程图1、SPP-Net解决的问题R-CNN存在的问题在用selectivesearch方法对原图进行提取了2000个Proposal
ChrisLzg·2022-09-19 11:45

【目标检测】SPP-Net算法

答：R-CNN网络结构中有全连接层，那就造成CNN网络输入时尺寸必须保持一致，但是R-CNN中regionproposal的尺寸是不一致的，因此SPP-Net中提出SPP层（金字塔池化层）来解决这个问题
机器不学习我学习·2022-09-19 10:04

Deformable Convolutional Networks && Region Proposal by Guided Anchoring

本文介绍下DCN的基本原理代码，以及用到DCN的一篇CVPR2019的目标检测文章GARPN论文链接DeformableConvolutionalNetworks：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdfICCV2017DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults:https://arxiv.org/pdf/18
breeze_blows·2022-09-17 07:48

分布式事务：两阶段提交与三阶段提交

两阶段提交与三阶段提交分布式事务二阶段提交请求阶段提交阶段举例故障分析柜员侧出现故障或拒绝Proposal第一阶段经理侧出现故障第二阶段经理侧出现故障二阶段提交存在的问题三阶段提交canCommit阶段
mxb1234567·2022-09-15 18:23

ZooKeeper 8：请求处理逻辑与源码分析

请求处理逻辑与源码分析责任链模式预处理阶段事物处理器SyncRequestProcessor和AckRequestProcessor链SyncRequestProcessorAckRequestProcessorProposalRequestProcessor
mxb1234567·2022-09-15 18:22

Fedora 36发布时间表公布（Fedora Linux 36 Schedule: Key）

HierarchIndexNameStartEndDuration1RawhidestartsFedoraLinux36developmentTue2021-08-10Tue2021-08-1002ChangeCheckpoint:Proposalsubmissiondeadline
ctrigger·2022-09-15 10:33

Fedora 35发布时间表公布（Fedora Linux 35 Schedule: Key）

HierarchIndexNameStartEndDuration1RawhidestartsFedoraLinux35developmentTue2021-02-09Tue2021-02-0902ChangeCheckpoint:Proposalsubmissiondeadline
ctrigger·2022-09-15 10:33

Fedora 34发布时间表公布（Fedora 34 Schedule: Key）

HierarchIndexNameStartEndDuration1ChangeCheckpoint:Proposalsubmissiondeadline(Changesrequiringinfrastructurechanges
ctrigger·2022-09-15 10:33

Fedora 33发布时间表（Fedora 33 Schedule: Key）

HierarchIndexNameStartEndDuration1CommunishiftoutageMon2020-04-13Fri2020-06-26742ReducedcapacityinfrastructureMon2020-06-15Fri2020-07-10253ChangeCheckpoint:Proposalsubmissiondeadline
ctrigger·2022-09-15 10:03

YOLO算法最全综述：从YOLOv1到YOLOv5

"或“置顶”重磅干货，第一时间送达YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknetYOLOv.sFasterR-CNN1.统一网络:YOLO没有显示求取regionproposal
小白学视觉·2022-09-10 07:49

Faster R-CNN最全讲解

文章目录一：FasterR-CNN的改进二：网络架构三：Convlayers模块四：RegionProposalNetworks(RPN)模块【Module1】step1:generate_anchor_basestep2
江南綿雨·2022-09-05 21:23

简述R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

最近在准备本科毕设，方向是目标检测，导师给的文章是关于FasterR-CNN的（论文题目是：FasterR-CNN：TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks
佰无一用是书生·2022-09-05 21:52

Faster R-CNN

FasterR-CNN：RPN网络：RPN和FastR-CNN的共享特征：实现细节：实验：论文信息论文标题：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks
写进メ诗的结尾。·2022-09-05 21:19

R-CNN史上最全讲解

训练步骤1.RP的确定2.模型pre-training3.Fine-Tunning4.提取并保存RP的特征向量5.SVM的训练6.bboxregression的训练三：测试步骤step1:Regionproposal
江南綿雨·2022-09-05 18:22

目标检测文献

etal.OrientedR-CNNforObjectDetection[C]//2021.Currentstate-of-the-arttwo-stagedetectorsgenerateorientedproposalsthroughtime-consumingschemes.Thisdiminishesthedetector
步步咏凉天·2022-08-28 17:22

「译」ECMAScript 提案：类型注解（TypeScript 在未来可能被纳入 ECMAScript 中）

原文标题：ECMAScriptproposal:TypeAnnotations原文链接：github.com/tc39/propos…ECMAScript关于类型注解的提案已进入stage1，阿林看到了原文后觉得很惊讶
前端开发小陈·2022-08-25 20:43

目标检测2——借Detectron2源码理解Anchors与RPN

文章目录1.RegionnProposalNetwork背景2.RegionnProposalNetwork的结构3.Anchors4.RegionnProposalNetwork的训练参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间
恒友成·2022-08-20 07:00

计算机视觉学习记录（九）：目标检测（上）

区域卷积神经网络R-CNN系列1.1R-CNN1.2SPP-NET1.3Fast/fasterR-CNN1.区域卷积神经网络R-CNN系列1.1R-CNN模型结构按分类问题对待模块一：提取物体区域（Regionproposal
狸狸Arina·2022-08-18 17:36

FasterRcnn 算法原理讲解笔记（非常详细）

层提取特征时有细微差异，至于后续的RPN层、Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同.文章目录FasterRcnn算法原理讲解笔记一、整体框架1.1、Convlayers提取特征图：1.2、RPN(RegionProposalNetworks
酸辣土豆丝不要辣·2022-08-16 07:26

Faster-RCNN源码之RPN详细分析

源码地址：https://github.com/kevinjliang/tf-Faster-RCNNRPN也就是regionproposalnetworks就是区域建议网络通俗点将就是给fast-rcnnroipooling
那时那月那人·2022-08-16 07:55

faster rcnn 中的 region proposal函数(proposal_layer、anchor_target_layer、proposal_target_layer)

代码地址：https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn1、首先，用初始化卷积核(9*2和9*4个)对vgg16生成的featuremap(512通道)做卷积，得到没有实际意义[1]的rpn_cls_score和rpn_bbox_pred，之后再根据相应的loss反向传播，更新卷积核。rpn_cls_score是判断框是前景/背景，rpn_bbox_pr
ysh1026·2022-08-16 07:55
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