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骆驼车辆碰撞减轻系统的计算机视觉
通过使用深度学习目标检测模型中的 CenterNet 等方法，该研究测试了在沙特阿拉伯检测骆驼的效果，以解决全球野生动物车辆碰撞等问题，研究结果表明 CenterNet 的准确性最高，且训练效率最高。
PDFa year ago
CenterNet++ 物体检测
本文提出的 CenterNet 方法使用 keypoint triplet 创新的实现了无 anchor 的 bottom-up 目标检测，相比于传统 top-down 方法具有更高的召回率和竞争力，并在多个数据集上取得了最优的性能表现。
PDF2 years ago
ICCVMultiTask-CenterNet (MCN): 使用无 Anchor 的方法高效且多样化的完成多任务学习
本文介绍了一种基于 CenterNet anchor-free 方法的深度神经网络，称为多任务中心网络（MCN），其可同时执行多个感知相关任务，包括目标检测、语义分割和人体姿势估计，而且 MCN 体系结构可以降低推理时间并减小网络规模。
PDF3 years ago
ICCVDeepMark: 单次衣物检测
本文提出了一种用于快速服装检测的一次性方法 DeepMark，这是对多目标网络 CenterNet 进行的修改，其在 DeepFashion2 挑战数据集上的边界框检测任务中达到了 0.723 的 mAP 和地标检测任务中达到了 0.532
PDF5 years ago
利用 CenterNet 在航空图像中进行目标检测
本文在 VisDrone2019 数据集上使用 CenterNet 方法对航空图像目标检测进行评估，同时探究了不同骨干网络和分辨率对模型性能的影响。
PDF5 years ago
CenterNet: 目标检测的关键点三元组
本文提出了一种有效的解决方案，通过使用代价最小的方式探索每个裁剪区域中的视觉模式，对目标检测中常见的边界框错误进行了改善，并在 MS-COCO 数据集上实现了 47.0％的 AP，性能比所有现有的一阶段检测器至少高 4.9％。同时，中心网展
PDF5 years ago