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R-FCNR-FCN是在FasterR-CNN上的一种改进，其主要贡献包括将所有Conv层都进行公用于RPN和DetectionNet。利用Position-sensitivescoremaps&Position-sensitiveRoIpooling来解决深层神经网络中希望目标…
目前，基于区域的方法主要分为两类：任务解耦和的RCNN[1]和任务高度耦合的FCN[2]。RCNN是将任务分解，目标检测、定位与分割依次逐一进行，前者决定后者的输入，因此称为任务解耦和。而FCN则将三类任务在一个网络中同时进行，不分先后，任务高度耦合。
CV系列的论文和程序得一点点开坑了。目前准备的计划任务是：FCN，OHEM，MaskRCNN，YOLO，Focalloss，Seesawloss。别问，问就是网上一点点查阅得到的，然后写写代码。这个系列完结后，大概会结合对抗样本and目标检测做一些东西。
R-FCNR-FCN是在FasterR-CNN上的一种改进，其主要贡献包括将所有Conv层都进行公用于RPN和DetectionNet。利用Position-sensitivescoremaps&Position-sensitiveRoIpooling来解决深层神经网络中希望目标…
目前，基于区域的方法主要分为两类：任务解耦和的RCNN[1]和任务高度耦合的FCN[2]。RCNN是将任务分解，目标检测、定位与分割依次逐一进行，前者决定后者的输入，因此称为任务解耦和。而FCN则将三类任务在一个网络中同时进行，不分先后，任务高度耦合。
CV系列的论文和程序得一点点开坑了。目前准备的计划任务是：FCN，OHEM，MaskRCNN，YOLO，Focalloss，Seesawloss。别问，问就是网上一点点查阅得到的，然后写写代码。这个系列完结后，大概会结合对抗样本and目标检测做一些东西。
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