DSOD是在SSD算法的基础上进行改进的，可以简单理解为SSD+DenseNet=DSOD（作者文中也曾尝试从0开始训练regionproposalbased的检测算法比如FasterRCNN，R-FCN等，发现模型很难收敛；而proposal-free的检测算法比如SSD却可以收敛，虽然效果一般，因此最后采用proposal-free的检测...
精读深度学习论文(32)DSSD&DSOD.0.前言.以下两篇论文都是SSD的改良版，简单学习一下。.DSSD，其实就是DeconvolutionalSingleShotDetector的缩写，本论文的其中一位一作WeiLiu就是SSD的一作。.知乎文章：DSSD：DeconvolutionalSingleShotDetector解析与实践：推荐...
在近期雷锋网(公众号：雷锋网)AI研习社的线上分享会上，该论文的第一作者——复旦大学Ph.D沈志强为我们带来了对DSOD的详细解读，与此同时也...
DSOD：从零开始学习深度监督的对象检测器背景以前的目标检测算法基本都是先在ImageNet数据库上进行预训练，然后再微调。这个微调也叫做迁移学习transferlearning。在pretrainedmodels上微调有两个好处：1)有很多好的模型是开源的，可以直接将他们用于...
这篇论文已被ICCV2017收录。在近期雷锋网AI研习社的线上分享会上，该论文的第一作者——复旦大学Ph.D沈志强为我们带来了对DSOD的详细解读，与此同时也介绍了他在CVPR2017和ICCV2017上的一些其它研究工作。
这篇论文已被ICCV2017收录。在近期雷锋网AI研习社的线上分享会上，该论文的第一作者——复旦大学Ph.D沈志强为我们带来了对DSOD的详细解读，与此同时也介绍了他在CVPR2017和ICCV2017上的一些其它研究工作。
论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.01241caffe代码:https://github/szq0214/DSOD.这是一篇ICCV2017的文章,我觉得非常有意思,因为DSOD(DeeplySupervis...
热门频道首页博客研修院VIPAPP问答下载社区推荐频道活动招聘专题打开CSDNAPPCopyright©1999-2020,CSDN.NET,AllRightsReserved登录技...
2.DSOD2.1.素质四连要解决什么问题?之前大部分模型都使用了迁移学习,或者说,使用了其他任务(如ImageNet的图像分类任务)的预训练模型(pre-trainedmodel),如何能够不使用pre-tr...
论文的第4章,翻译理解如下。4.实践我们在普遍使用的PASCALVOC2007,2012和MSCOCO数据集(各自有20多万个对象类别)上实施了试验。对象检测性能是用mAP(平均
lightweightobjectdetectionforresource-restrictedusagesdsod轻量版,depthwise卷积在dsod中的应用.论文出处:bmvc2018作者机构:yuxili等,上海交通大学等原文链接:...
论文出处CVPR2017。本文主要是考虑如何在小数据下成功训练deepnetworksforobjectdetection.Detector的整体结构上图左给除了SSD[1]的结构,而上图右...