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SSD:SingleShotMultiBoxDetector.Wepresentamethodfordetectingobjectsinimagesusingasingledeepneuralnetwork.Ourapproach,namedSSD,discretizestheoutputspaceofboundingboxesintoasetofdefaultboxesover...通过文献互助平台发起求助，成功后即可免费获取论文全文。.您可以选择微…
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从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点.目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。.本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标...
2、结构化剪枝.相比细粒度剪枝随机地裁剪掉网络中的若干的神经元，结构化剪枝以一定的结构为单位进行剪枝，如裁剪掉卷积层中若干filter，如图9所示。.裁剪后的模型相比原始模型，只是channel数量减小，不需要额外的预测库支持就能达到加速的目的...
针对固态硬盘和机械硬盘共存于数据中心,但性能却没有得到充分发挥这一现状,本论文提出了一种基于固态硬盘的机械硬盘缓存系统解决方案:该方案使用固态硬盘的存储空间作为机械硬盘的缓存,通过实现多种缓存管理算法,提升存储系统的IO性能。
华盛顿大学推出YOLOv3：检测速度快SSD和RetinaNet三倍（附实现）.近日，来自华盛顿大学的JosephRedmon和AliFarhadi提出YOLO的最新版本YOLOv3。.通过在YOLO中加入设计细节的变化，这个新模型在取得相当准确率的情况下实现了检测速度的很大提升，一般它比R-CNN快...
面对SSD的攻势，pjreddie不甘示弱，于2016年12月提出了YOLOv2（又名YOLO9000）。YOLOv2对YOLO做了较多改进，实际上更像是SSD的升级版。论文：
旋转目标检测全面综述：论文解读、方法与代码,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…
目标检测SSD系列论文合集包括了2016年ECCVSSD论文,2018ECCVRFBNet,2018CVPRSingleShotRefinementNeuralNetwork,及SSD各个变式演变论文。...展开详情...
论文地址:SSD:SingleShotMultiBoxDetectorSSD是一个one-stage目标检测方法,不同于R-CNN系列的方法(two-stage),能够又快有准确的进行目标检测目标检测嘛,就...
本文主要用于介绍WeiLiu等于2016年提出的SSD目标检测网络,该网络结合了YOLO和FasterR-CNN的优势。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。论文链接:h...
针对YOLO中的这些不足,该论文提出的SSD模型在这两方面都有所改进,同时兼顾了准确率和实时性的要求。(YOLO2还在SSD后,现在YOLO2是the-state-of-art)SSD的特点在于:从YOLO中继承了将detection转...
假设正样本个数是n，那么ssd会从负样本中选取分类损失函数值前3n大的样本参与训练，这就是ssd论文中所...
闪迪至尊高速固态硬盘具备持续的高读取速率,是升级旧版台式机的理想选择.256GB和128GB的固态硬盘可达到530MB/秒的读取速率,64GB固态硬盘的速度则可达到5...
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