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搜索资源列表

  1. [2010 PAMI] Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models

  2. [2010 PAMI] Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models Pedro F. Felzenszwalb, Ross B.Girshick, David McAllester and Deva Ramanan 翻译见:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/17924671
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2014-01-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:masikkk
  1. 深度学习框架Caffe的手册文档

  2. Title: DIY Deep Learning for Vision: a Hands-On Tutorial with Caffe Reporters: Evan Shelhamer, Jeff Donahue, Yangqing Jia, Ross Girshick Google文档搬下来的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-01-04
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:ivcduzhao
  1. fast rcnn .pdf

  2. fast rcnn 官方文档 This paper proposes a Fast Region-based Convolutional Network method (Fast R-CNN) for object detection.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2016-02-01
    • 文件大小:731136
    • 提供者:wutingzhuzhu
  1. 图像分割__目标检测.zip

  2. 你只看一次:统一、实时的目标检测 You only look once: Unified, real-time object detection (2016) 作者J. Redmon et al. 用于物体精准检测和分割的基于区域的卷积网络 Region-based convolutional networks for accurate object detection and segmentation (2016) 作者R. Girshick et al. 用于语义分割的饱和卷积网络 Ful
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-02-22
    • 文件大小:22020096
    • 提供者:oscer2016
  1. YOLO深度网络

  2. RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 都是基于深度神经网络的图像目标检测模型。虽然这一系列模型在训练和检测上针对精 度与效率都在不断地优化,但是仍旧没有实现训练测试的端到端,而 且当前的检测速度也还无法针对视频进行目标检测。因此,Girshick 团队又提出了针 对视频进行目标检测的模型 YOLO(You Only Look Once),该模型的训练和测试上 都是端到端的操作。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-05-16
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:m624197265
  1. From Rigid Templates to Grammars: Object Detection with Structured Models

  2. 本资源是大神Ross B. Girshick的博士毕业论文及其PPT,From Rigid Templates to Grammars: Object Detection with Structured Models
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-06-26
    • 文件大小:25165824
    • 提供者:soultyy2
  1. From rigid templates to grammars-Object detection with structured models.pdf

  2. R. B. Girshick的博士论文。源地址:http://people.cs.uchicago.edu/~rbg/papers/rbg-phd-dissertation.pdf
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-20
    • 文件大小:8388608
    • 提供者:qq_29695701
  1. glow编译器,降低了计算图之间的计算量

  2. 具体描述Glow编译器的基础知识,glow是通过减少计算图的计算量来优化的have implemented a high-level intermediate represen Variable name: save saveLl tation that allows a compiler to reason about and Value: 0.000000e+C0 output: floaK optimize high-level constructs such as tensors and
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-27
    • 文件大小:843776
    • 提供者:xiao_mei_mei
  1. voc-release4.01-star-cascade.tgz

  2. DPM目标检测,除深度学习方法外效果最好的检测方法。 转载自官网。 [1] P. Felzenszwalb, R. Girshick, D. McAllester. Cascade Object Detection with Deformable Part Models. To appear in the Proceedings of the IEEE CVPR 2010. [2] P. Felzenszwalb, R. Girshick, D. McAllester, D. Ramana
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-07-02
    • 文件大小:13631488
    • 提供者:qq_43525593
  1. ML-DL-paper_review-源码

  2. ML-DL-paper_review 2021-03-14 :[NIPS] (2018年,S Santurkar等) 论文: : 2021-03-21 :[CVPR] (2021年,PiotrDollár,Mannat Singh,Ross Girshick) 论文: :
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:8192
    • 提供者:weixin_42138788
  1. moco:MoCo的PyTorch实施-源码

  2. MoCo:用于无监督视觉表示学习的动量对比 这是MoCo的PyTorch实现: Article{he2019moco, author = {Kaiming He and Haoqi Fan and Yuxin Wu and Saining Xie and Ross Girshick}, title = {Momentum Contrast for Unsupervised Visual Representation Learning}, journal = {arXiv pr
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_42129797
  1. YOLO-TF2:使用TensorFlow2实现YOLO-源码

  2. 带有Tensorflow 2的YOLO 您只看一次:统一的实时对象检测 misc{redmon2016look, title={You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection}, author={Joseph Redmon and Santosh Divvala and Ross Girshick and Ali Farhadi}, year={2016}, eprint={15
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:14336
    • 提供者:weixin_42133753
  1. RetinaNet项目-源码

  2. RetinaNet项目 RetinaNet的Keras实现。 有预测分数 去做 尝试不同的基准 尝试不同的图层 无归一化模型 参考: 。 林宗仪,Priya Goyal,Ross Girshick,何凯明,PiotrDollár。 ICCV,2017年。 。 林宗仪,皮奥特·多拉尔,罗斯·吉尔希克,何凯明,巴拉特·哈里哈兰,塞尔吉·贝隆吉。 CVPR,2017年。 Keras RetinaNet: :
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42114645
  1. keras-retinanet:RetinaNet对象检测的Keras实现-源码

  2. Keras RetinaNet 林崇义,Priya Goyal,Ross Girshick,He Kaiming He和PiotrDollár在的描述的RetinaNet对象检测的Keras实现。 :warning: 不推荐使用 不推荐使用此存储库,而推荐使用模块。 该项目应与keras 2.4和tensorflow 2.3.0一起使用,较新的版本可能会中断支持。 有关更多信息,请检查。 安装 克隆此存储库。 在存储库中,执行pip install . --user pip install
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-23
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42099755
  1. person_search:用于人员搜索的联合检测和识别特征学习-源码

  2. 人员搜索项目 该存储库托管了本文中的代码。 该代码是从Ross Girshick编写的py-faster-rcnn修改而来的。 从lishuang [at] mit.edu或tong.xiao.work [at] gmail.com(仅限学术界)请求数据集。 由于许可问题,请使用您的大学电子邮件将您的请求发送给我们。 安装 递归克隆此仓库 git clone --recursive https://github.com/ShuangLI59/person_search.git 使用pytho
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42116058
  1. caffe:caffe原始码解析-源码

  2. 咖啡 Caffe是一个深度学习框架,考虑了表达,速度和模块化。 它是由伯克利视觉与学习中心( )和社区贡献者开发的。 查看以获取所有详细信息,例如 和 和分步示例。 请加入或,提出问题并讨论方法和模型。 框架开发讨论和详尽的错误报告均收集在。 酿造快乐! 许可和引文 Caffe是根据。 BVLC参考模型已发布,可以不受限制地使用。 如果它有助于您的研究,请在您的出版物中引用Caffe: article{jia2014caffe, Author = {Jia, Yangqing a
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-23
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42140625