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关键点的位置修正：之前得到关键点的位置是个整数，这里原论文没有细说怎么修正到sub-pixel，但可以想见是使用二次函数拟合局部点，然后找到极值位置。对光照环境的健壮：设了个阈值，只考虑大于0.1倍最大可能光照的值。（嗯，我没看懂他在说啥）
实现了10多篇计算机视觉最新的成果。下面我们简单介绍一下Detectron所实现的论文。并且对Detectron进行初次测试，我们会在随后的博客中更新我们自己测试得到的Detectron训练模型和速度标准。FastRCNN、FasterRCNN、RFCN、FPN、RetinaNet
关键点的位置修正：之前得到关键点的位置是个整数，这里原论文没有细说怎么修正到sub-pixel，但可以想见是使用二次函数拟合局部点，然后找到极值位置。对光照环境的健壮：设了个阈值，只考虑大于0.1倍最大可能光照的值。（嗯，我没看懂他在说啥）
实现了10多篇计算机视觉最新的成果。下面我们简单介绍一下Detectron所实现的论文。并且对Detectron进行初次测试，我们会在随后的博客中更新我们自己测试得到的Detectron训练模型和速度标准。FastRCNN、FasterRCNN、RFCN、FPN、RetinaNet
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