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HyperNet论文笔记框架Pre-trainedCNNmodelHyperFeatureExtractionregionproposalgeneration-加速技巧objectdetection总结框架上图蓝底的方块是特征图模型主要分五部分，Pre-trainedCNNmodel、HyperFeatureExtraction、RoIPooling、regionproposalge
论文：HyperNet:TowardsAccurateRegionProposalGenerationandJointObjectDetection发表时间：2016发表作者：(
[论文阅读]HyperNet:TowardsAccurateRegionProposalGenerationandJointObjectDetectionlhanchao:我对RegionProposal那块没有看懂，不知道作者怎么确定的需要ROIPooling的区域，像FasterRCNN是通过RPN网络生成proposal以后对proposal区域进行的ROIPooling，这里好像是直接就ROIPooling了，博主你了解这一部分吗？
HyperNet:TowardsAccurateRegionProposalGenerationandJointObjectDetection本篇论文发表于2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition
HyperNet是在基于深度卷积神经网络物体检测模型中，对多层融合的首次成功的尝试。该方法试图从特征的角度上去解决多尺度的问题，但也存在一定的局限性，虽然考虑了多尺度、多层次的特征，最终仍然在单一尺度的特征上检测所有尺度的物体。
HyperNet:TowardsAccurateRegionProposalGenerationandJointObjectDetection.Authors:TaoKong,AnbangYao,YurongChen,FuchunSun.DownloadPDF.Abstract:Almostallofthecurrenttop-performingobjectdetectionnetworksemployregionproposalstoguidethesearchforobjectinstances.State-of-the-artregionproposalmethodsusually...
[论文阅读]HyperNet:TowardsAccurateRegionProposalGenerationandJointObjectDetection_沅晨的小屋-程序员宝宝技术标签：论文阅读计算机视觉深度学习目标检测本文是今年cvpr的一篇spotlight，也应该是目前为止fasterrcnn所有变种中最好的...
提出的HyperNet网络基于设计的Hyper特征，这种特征主要先集合分等级的特征图，然后将其压缩到一个空间。这种Hyper特征同时具有足够深和很好的语义信息，在PASCALVOC2007和2012上可以通过每张图产生仅仅100个proposal，而达到很好的精度...
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HyperNet:TowardsAccurateRegionProposalGenerationandJointObjectDetection本篇论文发表于2016IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition
HyperNet是在基于深度卷积神经网络物体检测模型中，对多层融合的首次成功的尝试。该方法试图从特征的角度上去解决多尺度的问题，但也存在一定的局限性，虽然考虑了多尺度、多层次的特征，最终仍然在单一尺度的特征上检测所有尺度的物体。
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