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原论文：《SiyuanQiao,Liang-ChiehChen,AlanYuille.DetectoRS:DetectingObjectswithRecursiveFeaturePyramidandSwitchableAtrousConvolution[J].arXiv:2006.02334》最后面有参考代码的Github链接仅描述基本构成，原论文内容很丰富，所以详细情况还是要看论文。。
1、论文总述本篇论文提出的目标检测模型DetectoRS在COCO数据集上的性能是当前最好（mAP：54.7），在实例分割和全景分割上效果也不错，主要是因为提出的改进方法是基于backbone和FPN的，适用于多种视觉任务，其他…
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论文:DetectoRS:DetectingObjectswithRecursiveFeaturePyramidandSwitchableAtrousConvolutionDetectoRSDetectoRS提出了RFP结构与SAC卷积.对于论文中为了更好的提升mAP而加入的tricks,i.e.ASPP…
论文导读：DetectoRS：DetectingObjectswithRecursiveFeaturePyramidandSwitchableAtrousConvolutionAbstract许多现在的目标检测方法通过两次寻找搜索展示卓越的性能，这篇文章的主要原理是在目标检测的backbone设计上。在宏观层面...
DetectoRS，论文阅读记录317YOLOV1-V3loss103cmake教程29分类专栏cmake1篇深度学习论文阅读笔记2篇您愿意向朋友推荐“博客详情页”吗？强烈不推荐不推荐一般般推荐强烈推荐提交最新文章cmake教程...
iao/DetectoRS.本文是谷歌团队提出的最新的目标检测方案，并且已经完全开源。.整个算法将递归特征金字塔（RFP,RecursiveFeaturePyramid）和可切换的空洞卷积（SAC，SwitchableAtrousConvolution）结合在一起，在COCOtest-dev目标检测任务中，达到了54.7%boxAP，相比之前提升1...
COCO54.7mAP！.DetectoRS目标检测：改进主干网，成就新高度！.COCO数据集上的目标检测精度的最高纪录已经有将近一年时间停留在53.3mAP，曾经报告达到过这一高度的算法有：.1）CBNet:ANovelCompositeBackboneNetworkArchitectureforObjectDetection，AAAI2020；.这两…
论文翻译:目标检测20年综述（2）———传统检测方法介绍.Inthissection,wewillreviewthehistoryofobjectdetectioninmultipleaspects,includingmilestonedetectors,objectdetectiondatasets,metrics,andtheevolutionofkeytechniques.这一章中，我们会从多方面回顾目标检测的历史，包括里程...
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...
原论文：《SiyuanQiao,Liang-ChiehChen,AlanYuille.DetectoRS:DetectingObjectswithRecursiveFeaturePyramidandSwitchableAtrousConvolution[J].arXiv:2006.02334》最后面有参考代码的Github链接仅描述基本构成，原论文内容很丰富，所以详细情况还是要看论文。。
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