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DPM（DeformablePartsModel）本质上是“整体HOG+组件HOG+SVM”进行目标识别，其检测效果非常好。本文是DPM原始论文《ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels》的阅读笔记，希望对DPM算法有兴趣，以及想选择合适...
总之，DPM的本质就是弹簧形变模型，参见1973年的一篇论文Therepresentationandmatchingofpictorialstructures2.检测检测过程比较简单：综合得分：是rootfilter(我前面称之为主模型)的得分，或者说是匹配程度，本质就是和的卷积，后面的
论文级别：硕士博士学科专业：软件工程论文题目：基于卷积神经网络的人脸识别的研究作者签名：作者联系地址（邮编）：吉林大学计算机软件学院130012作者联系电话：18843142761基于卷积神经网络的人脸识别的研究在生物识别技术中，人脸识别由于其
论文最初使用的是VGG，但其他主干网络如ResNet后来变得更加普及。为了生成regionproposals，在CNN特征图输出上应用一个3x3滑动窗口每个位置生成2个得分(前景和背景)和4个坐标值。实际上，这个滑动窗口是用一个带有1x1卷积核的3x3卷积核来实现
YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inceptionmodule，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。YOLO论文中，作者还给出一个更轻快的检测网络fastYOLO，它只有9个卷积层和2
【摘要】：针对复杂场景下人体动作识别精度不高的问题,提出融合改进的可变形部件模型算法(DPM)以及卷积神经网络模型算法(CNN)的人体动作识别算法。在特征提取阶段,为提高人体检测精度,采用改进的DPM算法将部件滤波器模型由5个增加到8个,同时结合分支定界(BB)算法;CNN采用连续的卷积层提取特征...
可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。可变形卷积的论文为：DeformableConvolutionalNetworks【1】
DPM（DeformablePartsModel）本质上是“整体HOG+组件HOG+SVM”进行目标识别，其检测效果非常好。本文是DPM原始论文《ObjectDetectionwithDiscriminativelyTrainedPartBasedModels》的阅读笔记，希望对DPM算法有兴趣，以及想选择合适...
总之，DPM的本质就是弹簧形变模型，参见1973年的一篇论文Therepresentationandmatchingofpictorialstructures2.检测检测过程比较简单：综合得分：是rootfilter(我前面称之为主模型)的得分，或者说是匹配程度，本质就是和的卷积，后面的
论文级别：硕士博士学科专业：软件工程论文题目：基于卷积神经网络的人脸识别的研究作者签名：作者联系地址（邮编）：吉林大学计算机软件学院130012作者联系电话：18843142761基于卷积神经网络的人脸识别的研究在生物识别技术中，人脸识别由于其
论文最初使用的是VGG，但其他主干网络如ResNet后来变得更加普及。为了生成regionproposals，在CNN特征图输出上应用一个3x3滑动窗口每个位置生成2个得分(前景和背景)和4个坐标值。实际上，这个滑动窗口是用一个带有1x1卷积核的3x3卷积核来实现
YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inceptionmodule，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。YOLO论文中，作者还给出一个更轻快的检测网络fastYOLO，它只有9个卷积层和2
【摘要】：针对复杂场景下人体动作识别精度不高的问题,提出融合改进的可变形部件模型算法(DPM)以及卷积神经网络模型算法(CNN)的人体动作识别算法。在特征提取阶段,为提高人体检测精度,采用改进的DPM算法将部件滤波器模型由5个增加到8个,同时结合分支定界(BB)算法;CNN采用连续的卷积层提取特征...
可变形卷积是指卷积核在每一个元素上额外增加了一个参数方向参数，这样卷积核就能在训练过程中扩展到很大的范围。可变形卷积的论文为：DeformableConvolutionalNetworks【1】
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