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前一篇文章说到了SSD，对于SSD的改进有很多，其中比较有名的RFBNet算一篇，而且跟SSD保持了较高的一致性，作者提到虽然近年来，RetinaNet，DeconvolutionalSSD（DSSD）都获得了较高的性能，但是他们都基于较深的…
论文解读.ReceptiveFieldBlockNetforAccurateandFast...【ECCV2018】.随着深度神经网络的发展,目前性能最佳的目标检测模型都依赖于深度的CNN主干网，如ResNet-101和Inception，虽然强大的特征表示有利于性能的提升，但却带来高额的计算成本。.相反的，一些轻量级的...
ReceptiveFieldBlockNetforAccurateandFastObjectDetection简介本文在SSD基础上提出了RFBModule，利用神经科学的先验知识来解释这种效果提升。本质上是设计一种新的结构来提升感受野，并表明了人类视网膜的感受野有一个特点，离视线...
原创声明：本文为SIGAI原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不能用于商业目的。其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。书的购买链接书的勘误，优化，源代码资源PDF全文下载：论…
1.Background.介绍v2之前，需要先了解本文的核心观点。.文章认为，对于positive的样本来说，采样的特征应该focus在roi内，如果特征中包含了过多超出roi的内容，那么结果会受到影响和干扰。.而negative样本则恰恰相反，引入一些超出roi的特征有助于帮助网络判别...
RFB-Net:RFB-Net在inception的基础上加入了dilated卷积层，增大了感受野，增强网络特征提取能力。dilatedconv不是在像素之间padding空白的像素，而是在已有的像素上，skip掉一些像素，或者输入不变，对conv的kernel参数中插一些0的weight，达到...
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1.Background.介绍v2之前，需要先了解本文的核心观点。.文章认为，对于positive的样本来说，采样的特征应该focus在roi内，如果特征中包含了过多超出roi的内容，那么结果会受到影响和干扰。.而negative样本则恰恰相反，引入一些超出roi的特征有助于帮助网络判别...
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