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RCNN属于是目标检测中two-stage（两阶段）算法中的鼻祖，其最终迭代版本——FasterRCNN更是成为了two-stage算法的标杆。R-CNN在这篇论文里，RossGirshick提出了一种简单并且可扩展的检测算法，在权威数据集PASCALVOC2012上,RCNN将mAP提高
尽管如此，这篇论文的很多做法仍然广泛地影响着检测任务上的深度模型革命，后续的很多工作也都是针对改进这一工作而展开，此篇可以称得上"TheFirstPaper"。FastR-CNN:共享卷积运算论文链…
这篇论文思路等等也非常适合刚刚开始做学术时候写文论参考使用，你看，它有创造性(半监督学习用在了目标检测上)，理论基础扎实(体现在专业词汇丰富，也介绍了其他相关论文，做个小综述论文都够了)，工作量够够的(大量的对比试验)，实验效果好(map
我以前问过我导师，答辩那些论文，你们这么快，可以看明白吗导师说：那些论文，2分钟就可以看明白写了什…1点赞，让更多的人也能看到这篇文章（收藏不点赞，都是耍流氓）2关注,@年华似水和我的知乎圈子【毕业论文写作交流圈】，让我们成为长期关系3关注,“论文那些事”，第一时间阅读...
CascadeRCNN与MSCNN为同一作者，作者针对目标检测做了两个维度的探索：1MSCNN：作者提出每个检测分支上感受野尺度不一样，随着featuremap层次加深，感受野尺度逐步加大，此时目标尺度最好能与对应featuremap…
带你读论文系列之计算机视觉RCNN但是这样，我们总是习惯了不愿改变。前言RCNN系列的文章主要是**RCNN，FastRCNN，FasterRCNN，MaskRCNN,CascadeRCNN,**这一系列的文章是目标检测two-stage算法的代表，这系列的算法精度高
这篇论文也是微软亚洲研究院何凯明孙剑团队所做的工作，作者通过分析目标分类任务和检测任务之间的异同，发现对于分类网络而言，要求对位置不敏感，而对于检测网络而言，对物体的位置是有要求的（因为要把物体定位出来），而当前工作基本都是基于CNN
RCNN属于是目标检测中two-stage（两阶段）算法中的鼻祖，其最终迭代版本——FasterRCNN更是成为了two-stage算法的标杆。R-CNN在这篇论文里，RossGirshick提出了一种简单并且可扩展的检测算法，在权威数据集PASCALVOC2012上,RCNN将mAP提高
尽管如此，这篇论文的很多做法仍然广泛地影响着检测任务上的深度模型革命，后续的很多工作也都是针对改进这一工作而展开，此篇可以称得上"TheFirstPaper"。FastR-CNN:共享卷积运算论文链…
这篇论文思路等等也非常适合刚刚开始做学术时候写文论参考使用，你看，它有创造性(半监督学习用在了目标检测上)，理论基础扎实(体现在专业词汇丰富，也介绍了其他相关论文，做个小综述论文都够了)，工作量够够的(大量的对比试验)，实验效果好(map
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这篇论文也是微软亚洲研究院何凯明孙剑团队所做的工作，作者通过分析目标分类任务和检测任务之间的异同，发现对于分类网络而言，要求对位置不敏感，而对于检测网络而言，对物体的位置是有要求的（因为要把物体定位出来），而当前工作基本都是基于CNN
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