2020/03/30 09:05

CVPR 2020 | 北航提出:通过由粗到精特征自适应进行跨域目标检测,表现SOTA!

性能优于PDA、MDA和SWDA等网络。 作者团队:北京航空航天大学 1 引言 近年来,在基于深度学习的目标检测中见证了巨大的进步。但是,由于domain shift问题,将现成的检测器应用于未知的域会导致性能显著下降。为了解决这个问题,本文提出了一种新颖的从粗到精的特征自适应方法来进行跨域目标检测。 在粗粒度阶段,与文献中使用的粗糙图像级或实例级特征对齐不同,采用注意力机制提取前景区域,并通过多层对抗学习根据边缘分布对边...

0
0
2020/04/01 09:16

CVPR 2020 | 表现SOTA!北航提出通过由粗到精特征自适应进行跨域目标检测

性能优于PDA、MDA和SWDA等网络。 作者团队:北京航空航天大学 1 引言 近年来,在基于深度学习的目标检测中见证了巨大的进步。但是,由于domain shift问题,将现成的检测器应用于未知的域会导致性能显著下降。为了解决这个问题,本文提出了一种新颖的从粗到精的特征自适应方法来进行跨域目标检测。 在粗粒度阶段,与文献中使用的粗糙图像级或实例级特征对齐不同,采用注意力机制提取前景区域,并通过多层对抗学习根据边缘分布对边...

0
0
发表了博客
2019/04/10 10:10

CVPR 2019 论文解读 | FA FRCNN小样本域适应的目标检测

引文 最近笔者也在寻找目标检测的其他方向,一般可以继续挖掘的方向是从目标检测的数据入手,困难样本的目标检测,如检测物体被遮挡,极小人脸检测,亦或者数据样本不足的算法。这里笔者介绍一篇小样本(few-shot)数据方向下的域适应(Domain Adaptation)的目标检测算法,这篇新加坡国立大学&华为诺亚方舟实验室的paper《Few-shot Adaptive Faster R-CNN》被收录于CVPR2019,解决的具体问题场景是我们有在普通常见场景下的汽车...

0
1
发表于DevOps专区
2021/02/05 19:11

Linux重定向用法详解

相信大家平时都会有需要复制粘贴数据的时候,如果是打开文件进行复制粘贴,就不可避免的需要较多的鼠标与键盘的操作,就会比较繁琐。那么有没有可以省掉这些繁琐操作的复制粘贴的方法呢? ![Linux教程](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-3bcca3a9e38abf1a8e8f3a8964e6864b1df.JPEG) 答案是肯定的,那就是重定向。重定向是一种高效的方法,无需大量的鼠标与键盘操作就可以完成数据的转移。重定向可以分为输入重定向以及输出...

0
0
发表于DevOps专区
2021/02/07 17:37

Linux重定向用法详解

相信大家平时都会有需要复制粘贴数据的时候,如果是打开文件进行复制粘贴,就不可避免的需要较多的鼠标与键盘的操作,就会比较繁琐。那么有没有可以省掉这些繁琐操作的复制粘贴的方法呢? ![Linux教程](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-d36baee5029cd04e8d23b02987579e50bf8.JPEG) 答案是肯定的,那就是重定向。重定向是一种高效的方法,无需大量的鼠标与键盘操作就可以完成数据的转移。重定向可以分为输入重定向以及输出...

0
0
发表于DevOps专区
2021/02/05 19:11

Linux重定向用法详解

相信大家平时都会有需要复制粘贴数据的时候,如果是打开文件进行复制粘贴,就不可避免的需要较多的鼠标与键盘的操作,就会比较繁琐。那么有没有可以省掉这些繁琐操作的复制粘贴的方法呢? ![Linux教程](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-0fb2eb47711c059acf3886405ad774eb656.JPEG) 答案是肯定的,那就是重定向。重定向是一种高效的方法,无需大量的鼠标与键盘操作就可以完成数据的转移。重定向可以分为输入重定向以及输出...

0
0
发表于DevOps专区
2020/07/27 21:02

Linux重定向用法详解

大家好,我是良许。 相信大家平时都会有需要复制粘贴数据的时候,如果是打开文件进行复制粘贴,就不可避免的需要较多的鼠标与键盘的操作,就会比较繁琐。那么有没有可以省掉这些繁琐操作的复制粘贴的方法呢? 答案是肯定的,那就是重定向。重定向是一种高效的方法,无需大量的鼠标与键盘操作就可以完成数据的转移。重定向可以分为输入重定向以及输出重定向这两种类型。由于所有程序都有输入或者输出,因此输入和输出的重定向是任...

0
0
发表了博客
2016/07/04 21:01

List of Peppa Pig episodes

# [List of Peppa Pig episodes](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_Peppa_Pig_episodes) ## Episode lists * Series 1 * Series 2 * Special 1 * Series 3 * Series 4 * Special 2 * Special 3 * Special 4 ## Series 1 * 01 Muddy Puddles * 02 Mr. Dinosaur is Lost * 03 Best Friend * 04 Polly Parrot * 05 Hide and Seek * 06 The Playgroup * 07 Mummy Pig at Work * 08 Piggy in the Middle * 09 Daddy Loses his ...

0
0
发表了博客
2019/05/27 23:00

L1-Day38

我的解析 5.27 日 星期一 1、这周末前我能把这事弄完 【我的翻译】I will have finished it before this weekend. 【标准答案】I will have got it done by the end of this week. 【对比分析】 【解题思路】 - 内部关系:动作关系 - 句子时态:将来完成时 - 句子成分:I 主语will have got谓语 it宾语 done宾补 by the end of this week状语. 2、郎朗的音乐会将在 8 点半开始,你到那之前他都演完了。 【我的翻译】Lang Lang’...

0
0
发表了博客
2020/06/24 19:50

DSNet:Joint Semantic Learning for Object Detection in InclementWeather Conditions

目录 摘要 1、简介 2、相关工作 2.1、目标检测 2.2、图像去雾 2.3、多任务学习 3、提出的方法 3.1、检测子网络 3.2、恢复子网络 3.2.1、CB模块 3.2.2、FR模块 4、实验结果 4.1.1、FOD数据集 4.1.2、有雾驾驶数据集 4.2、实现细节 4.3、结果在FOD数据集和Foggy驾驶数据集 4.3.1、FOD数据集消融研究 4.3.2、定性和定量结果 4.4、推理时间 5、结论 摘要 近五十年来,基于卷积神经网络的目标检测方法得到了广泛的研究,并成功地应用...

0
0
发表了博客
2020/06/23 21:30

Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy and Rainy Conditions

目录 摘要 1、简介 2、相关工作 3、提出的方法 3.1、检测网络 3.2、Prior-adversarial训练 3.2、残差特征恢复模块 3.4、整体的损失 4、实验和结果 4.1、实验细节 4.2、适配到雾霾条件 4.3、适配雨场景 5、结论 摘要 恶劣的天气条件,如雾霾和雨水,会破坏捕获图像的质量,导致训练在干净图像上的检测网络在这些图像上表现不佳。为了解决这一问题,我们提出了一种无监督的基于先验的领域对抗目标检测框架,使检测器适应于雾蒙蒙和...

0
0
发表了博客
2019/05/24 23:10

L1-Day35

我的解析 5.24 日 星期五 1、从上周始,这每天都下雨。(仔细体会,到底用什么时态) 【我的翻译】From last Sunday, It has been raining every day. 【标准答案】It has rained here every day since last Sunday. 【对比分析】我用的现在完成进行时,答案使用的现在完成时 【解题思路】 - 内部关系:动作关系 - 句子时态:现在完成时 - 句子成分:It主语 has rained 谓语here状语 every day状语 since last Sunday状语. 2、这...

0
0
没有更多内容
加载失败,请刷新页面
点击加载更多
加载中
下一页