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《Whatisanobject？》--笔记整理唠叨重要思想文章内容主要思想方法训练与测试流程总结唠叨研一一直研究目标候选框，接触相关的Object。重要思想对于任意目标提取：空间上具有很好的封闭边界目标和背景在外观上有很大不同目标在图像内是独一无二的，并表现显著性个人理解：对于任意目…
ObjectDetection论文汇总（BigBang~2017A.D.）.秘密让更。.ObjectDetection的paper太多，都放在这里显得很长，所以打算一部分一部分整理，这里先到2017年为止。.PS：如果有我没提到但是很不错的paper的话，希望可以推荐给我，谢谢。.首先是一些经典的paper。.
目录UP-DETRGeneralizedFocalLossV2TowardsOpenWorldObjectDetectionEnd-to-EndObjectDetectionwithFCNYouOnlyLookOne-levelFeaturePositive-UnlabeledDataPurificationintheWildforObject…首发于目标检测论文...
YOLORgb大神关于物体检测的新作YOLO，论文YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection。Introduction对比人类的视觉系统，现存的物体检测模型:要不就是准确度不咋的(DPM速度还行，准确率很差，实用不现实)要不就是速度跟不上...
论文解读：DETR《End-to-endobjectdetectionwithtransformers》，ECCV20200.论文基本信息1.论文解决的问题问题2.论文贡献3.方法框架主干网络transformer：4.目标检测转化为集合预测问题5.配对方式-bipartiematchingloss损失函数6.
[论文简析]DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransfromers[2005.12872]秋刀鱼的炼丹工坊5407播放·5弹幕DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers代码解析windaway1346播放·12弹幕【CODE】Facebook最新DETR（基于...
论文贡献（1）提出未经标定的运动和基于检测的深度估计推导分析模型和相应的解决方案；（2）开发递归神经网络(RNN)，根据运动和边界框(DBox)预测深度；（3）贡献了ObjectDepthviaMotionandDetection数据集。论文核心DepthfromMotionand
可以看出，融合的过程仅包括从低分辨率到高分辨率的融合，即从网络深的特征到网络浅的特征融合，也就是论文中描述的top-down模式。自上而下模式特征融合的FPN可以公式化为如下形式，其中Resize通常为上采样（或降采样）的操作，用于分辨率的匹配；Conv为常规的卷积操作。
CSP：ObjectasPoint同会议论文，相似思想用于人脸和行人检测|CVPR2019CSP将目标定义为中心点和尺寸，通过网络直接预测目标的中心和寸尺，相对于传统的RCNN类型检测算法轻量化了不少。整体思想与ObjectasPoints撞车了，真是英雄所见略同
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ObjectDetection论文汇总（BigBang~2017A.D.）.秘密让更。.ObjectDetection的paper太多，都放在这里显得很长，所以打算一部分一部分整理，这里先到2017年为止。.PS：如果有我没提到但是很不错的paper的话，希望可以推荐给我，谢谢。.首先是一些经典的paper。.
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论文贡献（1）提出未经标定的运动和基于检测的深度估计推导分析模型和相应的解决方案；（2）开发递归神经网络(RNN)，根据运动和边界框(DBox)预测深度；（3）贡献了ObjectDepthviaMotionandDetection数据集。论文核心DepthfromMotionand
可以看出，融合的过程仅包括从低分辨率到高分辨率的融合，即从网络深的特征到网络浅的特征融合，也就是论文中描述的top-down模式。自上而下模式特征融合的FPN可以公式化为如下形式，其中Resize通常为上采样（或降采样）的操作，用于分辨率的匹配；Conv为常规的卷积操作。
CSP：ObjectasPoint同会议论文，相似思想用于人脸和行人检测|CVPR2019CSP将目标定义为中心点和尺寸，通过网络直接预测目标的中心和寸尺，相对于传统的RCNN类型检测算法轻量化了不少。整体思想与ObjectasPoints撞车了，真是英雄所见略同
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