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DetNet详解DetNet由旷视科技发表在ECCV2018的论文，出发点为现有的检测任务的backbone网络都是由分类任务衍生而来，因此作者想针对检测专用的backbone网络做一些讨论和研究而设计的DetNet。1.很多backbone网络在ImageNet大赛上做分类表现...
DetNet(2018)一。摘要现有骨干网络都是为分类任务设计，本文为目标检测专门设计了一个骨干网络DetNet原因：1.FPN，RetinaNet等目标检测器通常比目标检测任务包含更多阶段，从而处理多尺…
论文阅读:DetNetFace++的LiZeming大神注意到了现有DetectionNetwork的两大通病：JNingWei详解：实现广域确定性网络的三种技术路线作者简介：黄玉栋，北京邮电大学网络与交换国家重点实验室研二在读，研究方向为未来网络体系架构，确定性网络...
DetNet论文：ABackbonenetworkforObjectDetectionDetNet介绍与详解：RTalk|旷视科技目标检测概述：BeyondRetinaNetandMaskR-CNNDetNet解读：detnet详细解读（网络主干分类任务部分）如果对DetN…
这篇论文竟然无人问津，有点迷2333，个人是非常喜欢这篇论文的想法的，也是我个人认为是第一篇真正意义上的NAS在检测上的应用，之前的NAS+Det论文要么固定backbone搜neck，要么固定neck搜backbone，这个设定明显非常奇怪，而且…
残差神经网络（ResNet）残差神经网络(ResNet)是由微软研究院的何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人提出的。ResNet在2015年的ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge）中取得了冠军。残差神经…
Momenta详解ImageNet2017夺冠架构SENet转自机器之心专栏作者：胡杰本届CVPR2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文，国内自动驾驶创业公司Momenta联合机器之心推出CVPR2017精彩论文解读专栏。
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