首页 > TAG信息列表 > deformable

halcon的三种模板匹配方法总结

        halcon有三种模板匹配方法:即Component-Based、Gray-Value-Based、Shaped_based,分别是基于组件(或成分、元素)的匹配,基于灰度值的匹配和基于形状的匹配,此外还有变形匹配和三维模型匹配也是分属于前面的大类。 一、  Shape_Based匹配方法  1.1 形状匹配常见的有

【论文笔记】Deformable DETR:使用稀疏Attention实现目标检测

概述 之前的DETR使用Transformer成功地实现了目标检测,而Deformable DETR针对DETR的缺点提出了一些改进。DETR主要有以下两个缺点: 相比于其它的目标检测模型,DETR需要更多的epoch才能收敛 DETR很难检测出小物体 对于第一个问题,作者认为这是Attention机制的锅,在初始化时,Attention的

Deformable DETR要点解读

最近整理Transformer和set prediction相关的检测&实例分割文章,感兴趣的可以跟一下: DETR: End-to-End Object Detection with TransformersDeformable DETRRethinking Transformer-based Set Prediction for Object DetectionInstances as QueriesSOLQ: Segmenting Objects by

可变形卷积神经网络 | Deformable Network

论文标题:Deformable Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1703.06211 所要解决的问题 视觉识别的关键挑战是如何在对象比例、姿势等形变问题上适应几何变化或对几何转换建模。一般情况下有以下两种方法: 1、通常是对数据集进行仿射变换。如角度变化、剪切

Deformable Convolutional Networks

Deformable Convolutional Networks 1.产生背景2.可变形3.直观效果 1.产生背景 视觉识别中一个挑战是如何适应目标在比例、姿势和部分变形,一种解决方案是扩大数据集到包含所有变化类型的物体,方法有仿射变换。第二种是通过变换不变性特征和算法来提高特征表达的鲁棒性[遇

pytorch实现 | Deformable Convolutional Networks | CVPR | 2017

文章转载自微信公众号:【机器学习炼丹术】,请支持原创。 这一篇文章,来讲解一下可变卷积的代码实现逻辑和可视化效果。全部基于python,没有C++。大部分代码来自:https://github.com/oeway/pytorch-deform-conv 但是我研究了挺久的,发现这个人的代码中存在一些问题,导致可变卷积并没有实现

目标检测论文阅读:DCN v2

    目标检测论文阅读:DCN v2 扬之水 Talk is cheap,show me your code. 已关注 ChenJ 、 pprp  等 43 人赞同了该文章 Deformable ConvNets v2 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1811.11168.pdf 代码链接:尚未公开 deformable是最近非常著名的针对Obje

如何看待商汤的Deformable DETR?能否取代Faster-RCNN范式?

    计算机视觉 目标检测 物体识别 深度学习(Deep Learning) 卷积神经网络(CNN) 如何看待商汤的Deformable DETR?能否取代Faster-RCNN范式? 陀飞轮 ​ 复旦大学 微电子学院硕士 Deformable DETR比DETR训练快10x,能否取代Faster-RCNN

Unity网格变形开源库测评

【博物纳新】是UWA旨在为开发者推荐新颖、易用、有趣的开源项目,帮助大家在项目研发之余发现世界上的热门项目、前沿技术或者令人惊叹的视觉效果,并探索将其应用到自己项目的可行性。很多时候,我们并不知道自己想要什么,直到某一天我们遇到了它。 更多精彩内容请关注:lab.uwa4d.com  

【论文笔记】Object detection with location-aware deformable convolution and backward attention filtering

&论文概述   获取地址:http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Object_Detection_With_Location-Aware_Deformable_Convolution_and_Backward_Attention_Filtering_CVPR_2019_paper.pdf  &总结与个人观点 本文提出了location-aware deformable convolution

Deformable Convolutional Networks

1 空洞卷积 1.1 理解空洞卷积 在图像分割领域,图像输入到CNN(典型的网络比如FCN)中,FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling,降低图像尺寸的同时增大感受野,但是由于图像分割预测是pixel-wise的输出,所以要将pooling后较小的图像尺寸upsampling到原始的图像尺寸进行预测,之前的pooling

论文阅读-可变形卷积网络:Deformable Convolutional Networks

论文地址 :Deformable Convolutional Networks 工程地址:github 链接 0. 摘要   卷积神经网络对位置变化的建模存在天然缺陷,这是由于网络固定的位置结构。该论文提出两个新的模块来增强CNNs的这种建模能力,称为deformable convolution and deformable RoI pooling,两个模块的基

Deformable ConvNets--Part1: 仿射变换

转自:https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79675408 Deformable ConvNet简介 关于Deformable Convolutional Networks的论文解读,我们先讲和Deformable ConvNets原理相似的Spatial Transformer Networks,而讲STN之前,需要讲解图片处理中两个重要的基本概念:仿射变换和