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该论文AcquisitionofLocalizationConfidenceforAccurateObjectDetection发表在了2018年ECCV上。.目前主流的目标检测方法只预测分类的置信度，而忽视了IoU的置信度，这样做会存在两个问题：.1）在做NMS时，根据分类置信度做过滤，可能会把不准的框保留，而把准确的框去除...
论文笔记：IOUnet水不在深有江的博客08-249038作者指出，目前主流的目标检测网络都由两步完成：目标分类和目标定位。首先从背景中找出前景的objectproposal并将其分配上合适的分类标签，然后通过最大化...
该论文已被将于当地时间9月8-14日在德国慕尼黑举办的ECCV2018接收为口头报告。此外，该论文的三位并列一作是在旷视科技实习期间完成并提交的这篇论文。论文：AcquisitionofLocalizationConfidenceforAccurateObjectDetection
论文笔记（一）FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection这也是一篇目标检测的2019年的论文，和上篇的FSAF一样属于对无锚框检测器的研究。但和上篇不同的是，上篇的FSAF只是在基于锚框的检测器（比如Retinanet）上增加设计了一个基于无锚框的模块来解决尺度选择的问题。
旷视科技Oral论文解读：IoU-Net让目标检测用上定位置信度.目标检测涉及到目标分类和目标定位，但很多基于CNN的目标检测方法都存在分类置信度和定位置信度不匹配的问题。.针对这一问题，一种称之为IoU-Net的目标检测新方法被提出，在基准方法的基础上...
该论文已被将于当地时间9月8-14日在德国慕尼黑举办的ECCV2018接收为口头报告。.此外，该论文的三位并列一作是在旷视科技实习期间完成并提交的这篇论文。.目标检测涉及到目标分类和目标定位，但很多基于CNN的目标检测方法都存在分类置信度和定位...
该论文AcquisitionofLocalizationConfidenceforAccurateObjectDetection发表在了2018年ECCV上。.目前主流的目标检测方法只预测分类的置信度，而忽视了IoU的置信度，这样做会存在两个问题：.1）在做NMS时，根据分类置信度做过滤，可能会把不准的框保留，而把准确的框去除...
论文笔记：IOUnet水不在深有江的博客08-249038作者指出，目前主流的目标检测网络都由两步完成：目标分类和目标定位。首先从背景中找出前景的objectproposal并将其分配上合适的分类标签，然后通过最大化...
该论文已被将于当地时间9月8-14日在德国慕尼黑举办的ECCV2018接收为口头报告。此外，该论文的三位并列一作是在旷视科技实习期间完成并提交的这篇论文。论文：AcquisitionofLocalizationConfidenceforAccurateObjectDetection
论文笔记（一）FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection这也是一篇目标检测的2019年的论文，和上篇的FSAF一样属于对无锚框检测器的研究。但和上篇不同的是，上篇的FSAF只是在基于锚框的检测器（比如Retinanet）上增加设计了一个基于无锚框的模块来解决尺度选择的问题。
旷视科技Oral论文解读：IoU-Net让目标检测用上定位置信度.目标检测涉及到目标分类和目标定位，但很多基于CNN的目标检测方法都存在分类置信度和定位置信度不匹配的问题。.针对这一问题，一种称之为IoU-Net的目标检测新方法被提出，在基准方法的基础上...
该论文已被将于当地时间9月8-14日在德国慕尼黑举办的ECCV2018接收为口头报告。.此外，该论文的三位并列一作是在旷视科技实习期间完成并提交的这篇论文。.目标检测涉及到目标分类和目标定位，但很多基于CNN的目标检测方法都存在分类置信度和定位...
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