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CVPR2020 值得存眷的TOP级别对象检测模型

更新时间  2022-09-05 12:08 阅读
本文摘要:CVPR2020 值得存眷的TOP级别对象检测模型 微信公家号:OpenCV学堂 存眷获取更多计较机视觉与深度进修常识 微信公家号:OpenCV学堂 存眷获取更多计较机视觉与深度进修常识 对象检测是计较机视觉的焦点任务之一,自从深度进修加持了对象检测任务之后,对象检测范畴的成长就进步神速,每年都不停有新的冲破,今天小编就给大家整理一下CVPR2020最值得存眷几篇对象检测偏向的论文。

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CVPR2020 值得存眷的TOP级别对象检测模型 微信公家号:OpenCV学堂 存眷获取更多计较机视觉与深度进修常识 微信公家号:OpenCV学堂 存眷获取更多计较机视觉与深度进修常识 对象检测是计较机视觉的焦点任务之一,自从深度进修加持了对象检测任务之后,对象检测范畴的成长就进步神速,每年都不停有新的冲破,今天小编就给大家整理一下CVPR2020最值得存眷几篇对象检测偏向的论文。01 基于条理图网络3D点云对象检测 论文下载地址: 论文提出了一种新模型架构HGNet,主要分为下面三个部门构成: 整个布局如下: 作者提出了形状注意力求卷积来捕获局部形状特征损失,通过成立相对位置模型来描述对象形状。

展开全文 在U形网络中使用该布局提取多层特征,映射到特征空间,最终基于推理模块实现检测框架预测。02 混淆三维像素体的激光雷达三维方针检测 论文下载地址 作者在论文中提出了一种新的模型Hybrid Voxel Network (HVNet),在自动驾驶范畴基于三维点云实现了一阶段对象检测网络。论文中提到的三维像素特征编码(VFE)方法包罗三个步骤 完整的HVNet网络布局如下: 03 基于图神经网络的3D点云对象检测(Point-GNN) 论文下载地址: 作者提出了一种新的网络模型Point-GNN,实现了对激光雷达数据点云的3D对象检测,网络预测对象种别与形状,作为一阶段网络,实现了自动回归计较机制检测多个对象。

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网络布局如下图所示: 主要包罗三个部门: 图构建 图神经网络 预测框架归并与分值 该网络在KITTI 数据集的体现如下: 04 伪装方针检测(COD) 论文下载地址: 伪装或者周围形似的方针检测一直是方针检测范畴最有挑战性的问题,作者在论文中提出了一个新的数据集COD10K,包罗一万张自然场景下的伪装对象,总计78个对象种别,图像通过标签、box框、实例支解、Matting级此外标注。基于这些数据集,作者开辟了一个新的伪装对象检测框架SINet(Search Identification Network),网络架构如下: 基于该网络的测试对比成果如下: 05 基于注意力的RPN和多关系检测器的少样本方针检测 论文下载地址如下: 该论文主要是引入了注意力机制的RPN、多关系检测器、对比训练计谋。通过相似查询与对比实现对新对象的判定,通过作者还孝敬了一个包罗1000个种别的高质量标注的数据集。

新的网络架构是基于多分支共享权重网络,一个分支是查询,另外一个分支是支持,查询分支的共享权重网络是基于Faster RCNN布局。网络布局图示如下: 作者在网络中还使用了注意力机制的RPN网络与多关系检测器模块来晋升支持与查询Boxes的精度。尝试测试成果 06 D2Det 高质量对象检测与实例支解论(Towards High-Quality Object Detection and Instance Segmentation)文下载地址: 作者提出了一种新两阶段对象检测网络模型D2Det,实现高精度定位与精确分类,接纳麋集局部回归预测多个麋集Boxes从而到达新的Box定位精度。

作者提出了一种可鉴别的ROI池化计谋晋升了分类精确率。方法基于尺度的Faster RCNN网络改良,个中的框迁移回归被替换为新提出的麋集局部回归网络。

整个网络的模型布局如下: 在该两阶段的网络模型中,RPN部门是第一阶段,第二阶段它有两个分支输出别离是分类与位置回归。个中分类基于可区此外池化实现,回归基于局部回归。基于MS COCO数据集的尝试对比成果如下: 君子藏器于身,待时而动返回,检察更多。


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