文档格式:.pdf文档页数:51页文档大小:396.17K文档热度:文档分类:IT计算机--软件测试文档标签:测试技术软件测试用例白盒黑盒测试工具毕业论文软件测试技术研究系统标签:测试技术软件测试用例白盒黑盒测试工具
本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文,为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时,作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内...
最近在看显著性检测的论文,写这个博客记录自己的一些理解。至于为什么把这篇文章放在第一位呢?原因很简单,因为这篇文章就是显著性检测的开山之作,现在引用次数7000+,其重要性不言而喻。下面进入正题,主要介绍论文的核心部分,即这个模型是怎么样的,以及具体的细节,比…
已发表:黑芝麻智能科技:关于车道线检测方法的论文介绍继续。。。再说一下,早些的工作介绍见:黄浴:基于摄像头的车道线检测方法一览6“LDNet:End-to-EndLaneDetectionApproachusingaDynamicVision…
CVPR2021最全整理:论文分类汇总/代码/项目/论文解读(更新中)【计算机视觉】,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
大雅相似度分析(论文检测系统),拥有图书、期刊、论文、报纸、网络全文等丰富的对比资源库,有图书检测优势,保证书刊检测并重,为论文查重提供多一层保障。
本文分享的目标检测论文既含ICCV2019和AAAI2020刚刚开源的目标检测论文,也有追求mAP和FPStrade-off的论文论文发布时间段:2019年12月10日-2019年12月14日目标检测论文【1】SABL:侧面感知边界定位可实现更精确的目标检测
本文盘点CVPR2020所有目标检测相关论文,总计64篇论文,感觉最大的特点是3D目标检测研究工作很多有21篇,尤其是工业界单位,可能是自动驾驶热带来的。2D目标检测依然很热,神经架...
总结一些关于少样本学习的目标检测文章。目标检测继续挖掘的方向是从目标检测的数据入手,困难样本的目标检测,如检测物体被遮挡,极小人脸检测,亦或者数据样本不足的算法。1、【Few-ShotLearningwithLocaliz…
这篇论文提出了一种「小样本」目标检测网络,旨在通过少量标注数据使模型有效检测到从未见过的目标。该方法的核心包括三点:Attention-RPN、Multi-RelationDetector和ContrastiveTrainingstrategy,利用小样本supportset和queryset的相似性来检测新的目标,同时抑制background中的错误检测。
文档格式:.pdf文档页数:51页文档大小:396.17K文档热度:文档分类:IT计算机--软件测试文档标签:测试技术软件测试用例白盒黑盒测试工具毕业论文软件测试技术研究系统标签:测试技术软件测试用例白盒黑盒测试工具
本文梳理了目标检测领域2013年至2019年的12篇必读论文,为希望学习相关知识的新手提供了很好的入门路径。同时,作者还提供了一个附加论文列表。作为拓展阅读的内...
最近在看显著性检测的论文,写这个博客记录自己的一些理解。至于为什么把这篇文章放在第一位呢?原因很简单,因为这篇文章就是显著性检测的开山之作,现在引用次数7000+,其重要性不言而喻。下面进入正题,主要介绍论文的核心部分,即这个模型是怎么样的,以及具体的细节,比…
已发表:黑芝麻智能科技:关于车道线检测方法的论文介绍继续。。。再说一下,早些的工作介绍见:黄浴:基于摄像头的车道线检测方法一览6“LDNet:End-to-EndLaneDetectionApproachusingaDynamicVision…
CVPR2021最全整理:论文分类汇总/代码/项目/论文解读(更新中)【计算机视觉】,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用的平台
大雅相似度分析(论文检测系统),拥有图书、期刊、论文、报纸、网络全文等丰富的对比资源库,有图书检测优势,保证书刊检测并重,为论文查重提供多一层保障。
本文分享的目标检测论文既含ICCV2019和AAAI2020刚刚开源的目标检测论文,也有追求mAP和FPStrade-off的论文论文发布时间段:2019年12月10日-2019年12月14日目标检测论文【1】SABL:侧面感知边界定位可实现更精确的目标检测
本文盘点CVPR2020所有目标检测相关论文,总计64篇论文,感觉最大的特点是3D目标检测研究工作很多有21篇,尤其是工业界单位,可能是自动驾驶热带来的。2D目标检测依然很热,神经架...
总结一些关于少样本学习的目标检测文章。目标检测继续挖掘的方向是从目标检测的数据入手,困难样本的目标检测,如检测物体被遮挡,极小人脸检测,亦或者数据样本不足的算法。1、【Few-ShotLearningwithLocaliz…
这篇论文提出了一种「小样本」目标检测网络,旨在通过少量标注数据使模型有效检测到从未见过的目标。该方法的核心包括三点:Attention-RPN、Multi-RelationDetector和ContrastiveTrainingstrategy,利用小样本supportset和queryset的相似性来检测新的目标,同时抑制background中的错误检测。