Дата публикации Mar 21, 2019
В этой истории подход обнаружения объекта с использованиемMR-CNN & S-CNN, поУниверситет Париж-Восток, рассматривается. Предложены два пути сверточной нейронной сети (CNN):
К тому же,механизм локализации для уточнения ограничивающих рамоктакже предлагается. И это2015 ICCVбумага с более чем200 цитат, (Сик-Хо Цанг@ Средний)
[ICCV 2015] [MR-CNN & S-CNN]
Обнаружение объектов с помощью модели CNN, учитывающей мультирегиональную и семантическую сегментацию
Классификация изображений
[LeNet] [AlexNet] [ZFNet] [VGGNet] [Шоссе] [SPPNet] [PReLU-Net] [STN] [DeepImage] [GoogLeNet / Inception-v1] [BN-Inception / Inception-v2] [Вводный-v3] [Вводный-v4] [Xception] [MobileNetV1] [RESNET] [Предварительная активация ResNet] [RiR] [RoR] [Стохастическая глубина] [ПРПЖД] [FractalNet] [Trimps-Soushen] [PolyNet] [ResNeXt] [DenseNet] [PyramidNet] [DRN] [MSDNet]
Обнаружение объекта
[OverFeat] [Р-CNN] [Fast R-CNN] [Быстрее R-CNN] [DeepID-Net] [CRAFT] [Р-СКЛС] [ION] [MultiPathNet] [NoC] [G-RMI] [TDM] [SSD] [БДСС] [YOLOv1] [YOLOv2 / YOLO9000] [YOLOv3] [ФПН] [RetinaNet] [DCN]
Семантическая сегментация
[СКЛС] [DeconvNet] [DeepLabv1 и DeepLabv2] [CRF-РНН] [SegNet] [ParseNet] [DilatedNet] [PSPNet] [DeepLabv3] [DRN]
Биомедицинская Сегментация Изображения
[CUMedVision1] [CUMedVision2 / DCAN] [U-Net] [CFS-СКЛС] [U-Net + RESNET] [Многоканальный] [V-нетто]
Сегментация экземпляра
[SDS] [DeepMask] [SharpMask] [MultiPathNet] [MNC] [InstanceFCN] [FCIS]
Супер разрешение
[SRCNN] [FSRCNN] [VDSR] [ESPCN] [RED-Net] [DRCN] [DRRN] [LapSRN & MS-LapSRN] [SRDenseNet]
Оценка позы человека
[Tompson NIPS’14]
© www.machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map