计算机视觉与深度学习 | 目标检测综述（RCNN、RPN、YOLOv1 v2 v3、FPN、Mask RCNN、SSD代码类）-附件资源
2021-06-19 20:55:47
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cascade_rcnn_dconv_c3-c5_r50_fpn_1x_20190125-dfa53166.pth深度学习公开模型文件。使用coco数据集训练。
2021-06-13 22:23:17
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fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth
fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pthfasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pthfasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth
2021-05-11 11:25:24
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maskrcnn_resnet50_fpn_coco-bf2d0c1e模型参数
2021-05-06 13:25:23
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mmdetection2.x版本的fasterrcnn权重，可以测试自己安装的是否成功mmdetection2.x版本的fasterrcnn权重，可以测试自己安装的是否成功
这个总是自动要积分,回复我我可以改过来
2021-04-26 20:23:53
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史上最强轻量级人脸检测
weiderface 精度：
MAP@0.5 Result on validation set of WiderFace
Easy Val AP: 0.9269262216852227
Medium Val AP: 0.9106406069023444
Hard Val AP: 0.8052849163844217
2021-04-24 13:01:46
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PythonTensorflow-ObjectDetection-SSD_resnet50_v1_fpn
使用ssd_resnet50_v1_fpn模型训练血液图像
细节
Tensorflow：2.2
训练时间：6小时
训练步骤：58600
批量大小：16
培训类型：检测
类：3
火车数据号：267
测试数据号：97
标签：xml-> csv-> train.record和test.record
型号： :
数据集： :
结果（测试数据集，左：预测，右：groundtruth）
2021-04-22 16:29:18
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FastFCN：重新思考骨干中的扩张卷积以进行语义分割
FastFCN的正式实施：重新思考骨干中的扩张卷积以进行语义分割。 一个更快，更强，更轻的语义分割框架，实现了最先进的性能和超过3倍的加速。
@inproceedings{wu2019fastfcn,
title = {FastFCN: Rethinking Dilated Convolution in the Backbone for Semantic Segmentation},
author = {Wu, Huikai and Zhang, Junge and Huang, Kaiqi and Liang, Kongming and Yu Yizhou},
booktitle = {arXiv preprint arXiv:1903.11816},
year = {2019}
}
联系人：（
2021-03-06 11:04:23
609KB
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