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Scale-TransferrableDetectionNetwork（STDN）算法主要用于提高objectdetection算法对不同scale的object的检测效果。.该算法采用DenseNet网络作为特征提取网络（自带高低层特征融合），基于多层特征做预测（类似SSD），并对预测结果做融合得到最终结果。.该算法有两个特点...
首次研究了用于普通人脸反欺的欺痕迹；.提出了一种新颖的模型来将欺痕迹分解成层次表示形式。.利用欺痕迹来新数据并加强培训；.实现了SOTA的反欺性能，并提供了令人信服的可视化效果。.本文所提出方法：提出了欺痕迹解缠网络（STDN...
学术论文梳理TKDE期刊(IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering)2019，MDL郑宇；交通流量预测。给定历史观测值和外部特征，提出一个共同预测模型，作者搭建了基于参数硬共享的双任务深度学习模型，学习节点流量(Node-level)和边流量(Edge-level)，完成了流量进出和流量迁移两个任务的预测。
参考论文Zero-ShotObjectDetection（ECCV2018）。11.如何从已经训练的模型去迁移到新增数据、新增类别的学习，也就是增量学习(IncrementalLearning）。可以参考的论文有IncrementalLearningofObjectDetectorswithoutCatastrophicForgetting（ICCV2017）目标检测的论文以及End-to-EndIncrementalLearning（ECCV2018）。
STDN——新奇的特征图尺度变换法(目标检测)(one-stage)(深度学习)(CVPR2018)_星智云图StarImagine-程序员宝宝技术标签：目标检测：经典论文解读机器学习计算机视觉目标检测深度学习STDN
STDN(2018)来源于论文《Scale-TransferrableObjectDetection》BiFPN(2020)来源于论文《EffificientDet:ScalableandEffificientObjectDetection》此外,还包括一些比较复杂的结构,如RFP,NAS-FPN。总结:本文介绍了特征金字塔的两种构建方式,特征金字塔的...
各位大侠，帮忙翻译一下德文文献，谢谢！.1.1gNatriumwerdenunterXylolgepulvert,durchDekantieren.abgetrennt,mitabsol.Athergewaschenunddaraufmit50ccmabsol.Atherverseut.NachZugabevon2.2gabsol.AthanolwirdunterVerwendungeinesHershberg-Riihrersbis.zurvollstandigenUmsetzungunterRUckfluRerhitzt...
CVPR2018上关于目标检测（objectdetection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享，每篇文章都...
Scale-TransferrableDetectionNetwork（STDN）算法主要用于提高objectdetection算法对不同scale的object的检测效果。.该算法采用DenseNet网络作为特征提取网络（自带高低层特征融合），基于多层特征做预测（类似SSD），并对预测结果做融合得到最终结果。.该算法有两个特点...
首次研究了用于普通人脸反欺的欺痕迹；.提出了一种新颖的模型来将欺痕迹分解成层次表示形式。.利用欺痕迹来新数据并加强培训；.实现了SOTA的反欺性能，并提供了令人信服的可视化效果。.本文所提出方法：提出了欺痕迹解缠网络（STDN...
学术论文梳理TKDE期刊(IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering)2019，MDL郑宇；交通流量预测。给定历史观测值和外部特征，提出一个共同预测模型，作者搭建了基于参数硬共享的双任务深度学习模型，学习节点流量(Node-level)和边流量(Edge-level)，完成了流量进出和流量迁移两个任务的预测。
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