”cvpr2016“ 的搜索结果

     代码集合: http://blog.csdn.net/roslei/article/details/52724759 论文集合:(可能需要梯子),不过是最全的list,包括视频+代码+论文 https://tensortalk.com/?cat=conference-cvpr-2016&t=type-code

     2016年的CVPR会议目标检测(在这里讨论的是2D的目标检测,如图1所示)的方法主要是基于卷积神经网络的框架,代表性的工作有ResNet[1](Kaiming He等)、YOLO[5](Joseph Redmon等)、SSD、LocNet[7](Spyros Gidaris...

CVPR 2016 论文集

标签:   CVPR

     Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Without Paired Training Data Lisa Anne Hendricks, Subhashini Venugopalan, Marcus Rohrbach, ...Kate Sae

       图中的 Iterations 表示迭代次数;Test Error 表示测试集错误率。  (a)original 表示原始的 ResNet 的残差结构,(b)proposed 表示新的 ResNet 的残差结构。主要差别就是(a)结构先卷积后进行 BN 和激活函数计算...

     CVPR2016 1. A Deeper Look at Saliency:Feature Contrast, Semantics, and Beyond 原文链接: 翻译: 题目: 作者: 发表:CVPR2016 方法概要:综述性文章/理论研究 2. GraB: Visual Saliency via Novel ...

     今天我与大家分享的是CVPR2016年会议中关于目标检测的部分相关工作,这一篇文章首先在 深度学习大讲堂 发出,这里算是转载吧,在此也给深度学习大讲堂做个广告。文章所提到的内容不涉及具体的实现细节,更多是从整个...

     现在很少会关注2年以前的顶会论文了,但是像OHEM这样的经典论文还是值得一读。果然论文作者列表里有rbg大神的都是经典文章。国际惯例,先给出文章标题和链接: 标题:Training Region-based Object Detectors with ...

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