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上传时间: 2021-03-19
详细说明：RepPoints V2：验证符合回归以进行对象检测
，，，，，。
我们提供了受支持的代码和配置文件，以在COCO对象检测和实例分段上重现 。此外，此存储库还包括 ， （V1，V2）的改进结果。我们的代码改编自 。
我们的论文已被NeurIPS 2020接受！
介绍
验证和回归是神经网络中用于预测的两种通用方法。每种方法都有其各自的优势：验证更容易准确推断，回归更有效并且适用于连续目标变量。因此，仔细地组合它们以利用它们的好处通常是有益的。我们将验证任务引入RepPoints的本地化预测中，从而生成RepPoints v2 。
RepPoints v2旨在进行对象检测，并通过单个模型在COCO test-dev上实现了52.1 bbox mAP 。 Dense RepPoints v2旨在进行实例细分，并通过使用ResNet-50模型在COCO test-dev上实现了45.9 bbo
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