CVPR2019|论文分类汇总（190611更新）,极市视觉算法开发者社区,旨在为视觉算法开发者提供高质量视觉前沿学术理论,技术干货分享,结识同业伙伴,协同翻译国外视觉算法干货,分享视觉算法应用…
前言：CVPR2018会议论文集已经公示（CVPR2018全部论文集链接），本文对显著性目标检测领域的6篇进行了整理，将这几篇论文的主体思想汇总起来，供大家一起学习。
objectdetection.Liuetal.(PoolNet)[22]developencoder-decoderarchitectureforsalientobjectdetectionbyintro-ducingaglobalguidancemoduleforextractionofgloballocalizationfeaturesandamulti-scalefeatureaggregationmoduleadaptedfrompyramidpoolingmoduleforfusingglobalandfine-levelfeatures.Inthesemethods,manyin-
特征整合模块也是使用了池化技巧的模块,如下图,先把GGM得到的高层语义与该级特征分别上采样之后横向连接一番得到FAM的输入b,之后采取的操作是先把b用{2,4,8}的三种下采样得到蓝绿...
官网:mmcheng.net/poolnet/论文提出两个模块GGM(GlobalGuidanceModule,全局引导模块)和FAM(FeatureAggregationModule,特征整合模块),通过这2个模块锐化显著物体细节,最...
特征整合模块也是使用了池化技巧的模块,如下图,先把GGM得到的高层语义与该级特征分别上采样之后横向连接一番得到FAM的输入b,之后采取的操作是先把b用{2,4,8}的三种下采样得到蓝绿红...
[14].SainingXieandZhuowenTu.Holistically-nestededgedetection.InICCV,pages1395–1403,2015.6CVPR2019|PoolNet:基于池化技术的显著性检测论文解读的更多相关文章
PoolNet:我们的CVPR2019论文“用于实时显着目标检测的基于简单池的设计”的代码,基于池的实时显着目标检测的简单设计这是我们CVPR2019的PyTorch实施。先决条件更新我们发布了与edge...
本文以论文速递为主,希望对你有点启发。三篇论文缩写如下:VoteNet(3D目标检测)NAS-A/B/C(人脸识别)PoolNet(实时显著性目标检测)VoteNet《DeepHoughVo...
因为这两个模块都是基于池化做的改进所以作者称其为PoolNet,并且放出了源码:https://github/backseason/PoolNet模型架构两个模块:GGM(GlobalGuidance...
https://github/backseason/PoolNet模型架构两个模块GGM(全局引导模块)我们知道高层语义特征对挖掘显著对象的详细位置是很有帮助的,但是中低层的语义...
官网:mmcheng.net/poolnet/论文提出两个模块GGM(GlobalGuidanceModule,全局引导模块)和FAM(FeatureAggregationModule,特征整合模块),通过这2个模块锐化显著物体...
论文的Abstract中介绍到,点云是一种重要的几何数据结构。不同于以往的研究,作者设计了一种新型直接处理点云的神经网络结构PointNet。PointNet能提供统一的结构在分类,语义分割等应用...