CornerNet

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CornerNet

: CornerNet.pdf 本文以Hei Law, Jia Deng发表于European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018的论文《CornerNet Detecting Objects as Paired Keypoints》和源码https://github.com/princeton-vl/CornerNet为基础，对...
评级：0 浏览量：187 收藏量：0 资源大小：1.37MB 上传时间：2019-10-24

: CornerNet_Saccade_500000.pkl.txt CornerNet-Lite: Training, Evaluation and Testing Code预训练模型 CornerNet_Saccade_500000.pkl 文件附百度云下载地址 Software Requirement Python 3.7 PyTorch 1.0.0 CUDA 10 GCC 4.9.2 or above
评级：0 浏览量：314 收藏量：0 资源大小：75B 上传时间：2020-04-09

: CornerNet Detecting Objects as Paired Keypoints文档与Pytorch源码 CornerNet是一种创新的目标检测算法，由Hei Law等人在2018年ECCV（欧洲计算机视觉会议）上提出。该模型的核心理念是将物体视为一对关键点，即每个物体的边界框可以用其左上角和右下角的坐标来定义。这种独特的方法...
评级：0 浏览量：215 收藏量：0 资源大小：5.59MB 上传时间：2018-09-28

: CornerNet-Lite.pdf ### CornerNet-Lite: 高效的关键点检测方法 #### 摘要 CornerNet-Lite是一种高效的关键点（Keypoint）基础的目标检测方法，它由Hei Law、Yun Teng、Olga Russakovsky和Jia Deng等研究人员在普林斯顿大学开发。该...
评级：0 浏览量：86 收藏量：0 资源大小：1.76MB 上传时间：2020-03-31

: CornerNet权重文件因为自己需要将CornerNet的权重上传过来，自己用而已，官网有下载链接
评级：0 浏览量：411 收藏量：0 资源大小：767.57MB 上传时间：2019-05-07

: CornerNet Lite：基于关键点的有效目标检测 CornerNet Lite：基于关键点的有效目标检测.pdf CornerNet Lite是CornerNet的两个有效变体的组合：CornerNet Saccade，它使用一种触动机制来消除对图像中所有像素进行彻底处理的需求；CornerNet Squeeze，它引入了新的PactBackboneArchitecture。这两个变量共同...
评级：0 浏览量：302 收藏量：0 资源大小：13.33MB 上传时间：2021-06-29

: CornerNet-Detecting Objects as Paired Keypoints论文的仿真实现代码 CornerNet是一种创新的目标检测算法，由Huang等人在2018年的论文《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》中提出。该算法引入了一种全新的视角来处理物体检测问题，它将每个物体视为一对关键点，即左上...
评级：0 浏览量：243 收藏量：0 资源大小：40KB 上传时间：2018-12-07

: Python-CornerNet关键点对目标检测 **Python-CornerNet关键点对目标检测** CornerNet是一种基于深度学习的目标检测算法，它在2018年由Huang等人提出。该方法的独特之处在于它将目标检测转化为一个关键点检测问题，即每个对象被视为由其边界框的左上角...
评级：0 浏览量：650 收藏量：0 资源大小：41KB 上传时间：2019-08-11

: CornerNet Detecting Objects as Paired Keypoints CornerNet Detecting Objects as Paired Keypoints CornerNet作为配对关键点检测对象提出了CornerNet，一个新的对象检测方法在检测物体的包围盒作为一对特征点，左上角和右下角，使用一个单一的卷积神经网络，通过...
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：6.6MB 上传时间：2018-11-21

: CornerNet_Saccade_500000.7z.002 CornerNet Lite训练后的参数权重模型，github外网无法下载，为了方便下载，做了整理：CornerNet_Saccade_500000.7z.002,由于上传文件大小限制，拆分成三个文件001,002,003，全部下载后解压会自动合成Corner...
评级：0 浏览量：183 收藏量：1 资源大小：180MB 上传时间：2019-07-28

: CornerNet_Saccade_500000.7z.003 CornerNet Lite训练后的参数权重模型，github外网无法下载，为了方便下载，做了整理：CornerNet_Saccade_500000.7z.003,由于上传文件大小限制，拆分成三个文件001,002,003，全部下载后解压会自动合成Corner...
评级：0 浏览量：118 收藏量：0 资源大小：49.39MB 上传时间：2019-07-28

: CornerNet_Squeeze_500000.pkl CornerNet Lite训练后的参数权重模型，github外网无法下载，为了方便下载，做了整理
评级：0 浏览量：180 收藏量：0 资源大小：121.7MB 上传时间：2019-07-28

: CornerNet_Saccade_500000.7z.001 CornerNet Lite训练后的参数权重模型，github外网无法下载，为了方便下载，做了整理：CornerNet_Saccade_500000.7z.001,由于上传文件大小限制，拆分成三个文件001,002,003，全部下载后解压会自动合成Corner...
评级：0 浏览量：145 收藏量：0 资源大小：180MB 上传时间：2019-07-28

: 人工智能-项目实践-智慧交通-CornerNet基于虚拟仿真环境下的自动驾驶交通标志识别.zip 人工智能-项目实践-智慧交通-CornerNet基于虚拟仿真环境下的自动驾驶交通标志识别 racehorse:数据集介绍数据来源于虚拟场景环境下自动驾驶车辆采集的道路交通数据，包括道路周边交通标志牌数据，场景中会有不同的...
评级：5 浏览量：88 收藏量：0 资源大小：9.21MB 上传时间：2023-12-26

: 尝试CornerNet-Lite进行目标识别并嵌入ROS-附件资源尝试CornerNet-Lite进行目标识别并嵌入ROS-附件资源
评级：0 浏览量：56 收藏量：0 资源大小：23B 上传时间：2021-03-02

: No_Description_CornerNet-Lite.zip No_Description_CornerNet-Lite
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：374KB 上传时间：2024-08-24

: 1904.08900CornerNet-Lite Efficient Keypoint-Based.zip 《CornerNet-Lite：高效的基于关键点的目标检测》 CornerNet-Lite是计算机视觉领域中一个重要的目标检测算法，它是在原始的CornerNet基础上进行优化的轻量级版本。这篇研究论文发表在2019年，编号为1904.08900，...
评级：0 浏览量：65 收藏量：0 资源大小：13.19MB 上传时间：2021-10-02

: Cascade R-CNN.pdf、CornerNet.pdf、RetinaNet.pdf、TridentNet.pdf、YOLOv3.pdf 这里提到的五篇文献分别涉及了近年来极具影响力的目标检测算法：Cascade R-CNN、CornerNet、RetinaNet、TridentNet以及YOLOv3。每一种方法都有其独特的贡献和优化点，下面将对这些算法进行详细阐述。 1. **Cascade ...
评级：0 浏览量：195 收藏量：0 资源大小：8.89MB 上传时间：2020-03-07

: "CornerNet: 一种消除锚框的对象检测方法
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-10-14

: Python-CornerNetLite基于关键点的实时且精度高的目标检测算法 CornerNet-Lite是一种高效的目标检测算法，源自计算机视觉领域的深度学习技术。该算法在Python环境中实现，主要用于实时处理高精度的目标检测任务。在标题中提到的"基于关键点的实时且精度高的目标检测"，指的是...
评级：0 浏览量：262 收藏量：0 资源大小：373KB 上传时间：2019-08-10

: 论文精读——CenterNet _Objects as Points - c20081052的专栏 - CSDN博客.pdf 例如，CornerNet将边界框的两个角视为关键点，而ExtremeNet检测所有目标的最上、最下、最左、最右以及中心点。这些网络同样建立在鲁棒的关键点估计网络之上，但它们需要经过一个关键点grouping阶段，这会降低算法...
评级：1 浏览量：1583 收藏量：0 资源大小：4.39MB 上传时间：2019-09-24

: RelationNet2:RelationNet ++ 现有的对象检测框架通常基于对象/零件表示的单一格式构建，即RetinaNet和Faster R-CNN中的锚点/建议矩形框，FCOS和RepPoints中的中心点以及CornerNet中的角点。尽管这些不同的表示形式通常会驱动框架在不同方面表现...
评级：0 浏览量：143 收藏量：0 资源大小：168KB 上传时间：2021-04-13

: RelationNet++: Bridging Visual Representations for Object Detect 现有的对象检测框架通常基于单一的物体或部分表示形式，如RetinaNet和Faster R-CNN中的锚框（anchor/proposal rectangle boxes）、FCOS中的中心点、RepPoints以及CornerNet中的角点。这些不同的表示方法各有优势，如...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：611KB 上传时间：2023-11-25

: 基于关键点的Anchor Free目标检测模型综述本文首先重点介绍了CornerNet、CenterNet、FCOS模型的一系列基于关键点的anchor free目标检测方法, 综述了算法思路及其优缺点; 然后分别对基于锚框和基于关键点的目标检测算法在同一个数据集上作了性能比较和分析; ...
评级：5 浏览量：1392 收藏量：0 资源大小：1.19MB 上传时间：2021-05-06

: tensorflow2.0实现的yolo第4版.zip 一阶段的无锚定目标检测器在不断发展，包括CenterNet、CornerNet、FCOS等。在近几年的发展中，目标检测器通常是在头部和主干网络之间加入一些层，这些层被用来收集不同阶段的特征图，拥有该机制的网络包括特征金字塔...
评级：0 浏览量：12 收藏量：0 资源大小：5.66MB 上传时间：2024-11-26

: Anchor-Intermediate Detector: object detection 目标检测组会汇报ppt 另一方面，Anchor-Free检测器，如CornerNet，通过预测图像的角点来定位物体，避免了对Anchor box的依赖。然而，CornerNet在推理阶段匹配角点时，会产生大量的随机角点对，这可能导致大量的误报和平均精度的下降。 ...
评级：0 浏览量：134 收藏量：0 资源大小：919KB 上传时间：2023-11-16

: ght.zip 标题 "ght.zip" 提供的信息看似简单，但结合描述 "CornerNet_Squeeze" 和标签 "ght"，我们可以推测这是一个与计算机视觉和深度学习相关的项目。CornerNet_Squeeze 可能是该项目的核心算法或模型，而 "ght" 标签可能...
评级：0 浏览量：122 收藏量：0 资源大小：112.86MB 上传时间：2020-03-10

: [CV] Anchor-Free Target Assignment 高斯核半径1 然而，Anchor-Free方法如CornerNet和CenterNet则直接预测目标的边界角点或中心点，从而简化了这一过程。 CornerNet和CenterNet是两种流行Anchor-Free目标检测模型。CornerNet将目标视为一对顶点，分别预测每个目标...
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：420KB 上传时间：2022-08-03

: 机器学习&深度学习资料笔记&基本算法实现&资源整理.zip 经典检测网络： SSD（自己实现）| FasterRCNN | Yolo | CornerNet | CenterNet | EfficientDet 经典分割网络：Unet | DeepLab | 谷歌bodypix（走通了tfjs转onnx转tnn安卓部署的流程，但是实时精度不高）经典项目...
评级：5 浏览量：383 收藏量：1 资源大小：24.42MB 上传时间：2024-03-03

: OpenCV ONNXRuntime部署NanoDet-Plus包含C++和Python源码+模型+说明.zip 3. **NanoDet-Plus**: NanoDet-Plus是一种轻量级的目标检测模型，基于YOLOv3和CornerNet的改进，旨在实现高效的实时目标检测。它在保持较高精度的同时，大大降低了计算资源的需求，适合在嵌入式设备如树莓派或Jetson...
评级：0 浏览量：33 收藏量：0 资源大小：59.1MB 上传时间：2024-05-02

: 22. Anchor-free目标检测1 在目标检测领域，Anchor-free方法已经成为一种新兴趋势，自CornerNet以来，这类模型的出现频率显著增加，标志着目标检测进入了无锚点的新时代。尽管Anchor-free不是全新的概念，但像YOLO这样的早期模型已经展示了其...
评级：0 浏览量：680 收藏量：1 资源大小：1.18MB 上传时间：2022-08-03

: 网思算法工程师面试问题-20240530.docx 8. **CornerNet**: 通过预测目标的两个角点来定位边界框，这种方法简化了目标检测问题，并且在无anchor的检测网络中表现突出。 9. **RetinaNet**: 针对单阶段检测器中正负样本不均衡的问题，引入了Focal Loss，显著...
评级：0 浏览量：36 收藏量：0 资源大小：252KB 上传时间：2024-06-20

: 中心网络：一种用于目标检测的有效解决方案
评级：0 浏览量：21 收藏量：0 资源大小：0B 上传时间：2023-10-13

: 基于深度学习算法的航拍绝缘子检测.pdf CornerNet-Lite是一种针对目标检测任务设计的神经网络结构，它能够有效地定位图像中物体的两个对角顶点，并以这两个点定义物体的边界框。在CornerNet-Lite的基础上，研究者们引入了LeakyReLU（Leaky Rectified ...
评级：5 浏览量：167 收藏量：0 资源大小：1.81MB 上传时间：2021-08-18

: 基于卷积注意力模块和无锚框检测网络的行人跟踪算法.docx 近年来，无锚框（anchor-free）检测网络逐渐崭露头角，如CornerNet和CenterNet，它们分别通过预测边界框角点和物体中心来确定目标位置，提高了检测效率。CenterNet利用高斯分布找到物体中心，并提供内部特征信息，而...
评级：5 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：750KB 上传时间：2023-02-23

: 基于深度学习的目标检测算法综述 4. **anchor-free目标检测器**不再依赖预定义的锚点，如CornerNet和CenterNet，它们直接定位对象的关键点或中心，简化了检测流程。 5. **基于transformer的目标检测器**，如DETR，利用transformer的注意力机制进行...
评级：0 浏览量：302 收藏量：1 资源大小：559KB 上传时间：2023-01-16

: ECCV2018 目标检测算法总览.7z 本压缩包文件“ECCV2018 目标检测算法总览.7z”收集了当年会议上一些前沿的工作，包括CornerNet、DetNet、IOU-Net、PFP Net和RFB Net等。 1. **CornerNet**：由Kaiming He等人提出，它摒弃了传统的框预测，转而预测...
评级：0 浏览量：174 收藏量：0 资源大小：12.78MB 上传时间：2020-05-11

: 基于改进YOLOv4-tiny算法的手势识别.docx YOLO、SSD、RetinaNet、CornerNet等算法都是基于回归的1阶段目标检测方法，R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN等算法都是基于区域推荐的2阶段目标检测方法。在这些算法中，YOLOv4-tiny算法具有更快的目标检测...
评级：0 浏览量：67 收藏量：1 资源大小：1019KB 上传时间：2023-02-23

: 基于YOLOv4的绝缘子检测算法.docx 实验结果表明，该算法的测试精度和检测速度分别达到了 93.2%和 43FPS，超过了 Faster RCNN、YOLOv3、CornerNet 等常用算法。本文提出的基于YOLOv4的绝缘子检测算法是一种高效、准确的检测方法，对于输电线路的...
评级：0 浏览量：55 收藏量：2 资源大小：2.19MB 上传时间：2023-02-23

: 目标检测模型及其优化方法综述.docx Law 等借鉴人体关键点检测的思路，首次提出了一种基于关键点的目标检测模型 Cornernet，该框架与上述两类框架的最大区别是：不再通过微调锚点框来对目标进行定位，而是直接对目标关键点进行回归，训练和预测边界框的...
评级：0 浏览量：111 收藏量：0 资源大小：3.26MB 上传时间：2023-02-23

: 用卷积滤波器matlab代码-Awesome-CV-Paper-Review:计算机视觉各个方向论文速览 [CornerNet] [PFPNet] 2018 NIPS目标检测 [Pelee] [HKRM] [MetaAnchor] [狙击手] 2017年物体检测CVPR [DSSD] [TDM] [FPN] [YOLO v2] [RON] 2017 ICCV物体检测 [DeNet] [CoupleNet] [RetinaNet] [面罩R-CNN] [RSA] ...
评级：0 浏览量：185 收藏量：0 资源大小：3.85MB 上传时间：2021-05-21

: 基于深度卷积神经网络的目标检测算法进展.pdf 单阶段检测器，如YOLO（You Only Look Once）、SSD（Single Shot MultiBox Detector）、CornerNet和ExtremeNet，设计的目标是提高检测速度。YOLO通过直接在全图上预测边界框和类别概率，实现了一次性预测，速度快但...
评级：0 浏览量：85 收藏量：0 资源大小：5.57MB 上传时间：2021-09-25

: 基于角度敏感的空间注意力机制的轻量型旋转目标检测器.docx - **CornerNet**：该方法通过检测边界框的左上角和右下角关键点来实现目标检测，使用关联嵌入解决多个关键点对应关系的问题。 #### 基于角度敏感的空间注意力机制的轻量型旋转目标检测器本文讨论的主题是“基于...
评级：0 浏览量：69 收藏量：0 资源大小：433KB 上传时间：2022-05-26

: SIGAI1012-目标检测算法综述1 One-Stage 算法，如【YOLO】（You Only Look Once）、【SSD】（Single Shot MultiBox Detector）和【CornerNet】，直接预测物体的类别和边界框，速度快但可能牺牲一些精确度。它们跳过了区域提议阶段，降低了计算...
评级：0 浏览量：127 收藏量：0 资源大小：1.55MB 上传时间：2022-08-03

: 从图像分类开始带你快速了解计算机视觉的目标检测任务计算机视觉.pdf 3. Anchor Free方法：如CornerNet-Lite和CenterNet，它们试图摆脱预先设定的锚点框（anchor boxes），直接预测物体的关键点或中心，以提高检测效率和准确性。在目标检测中，评估标准通常包括平均精度（Average ...
评级：0 浏览量：174 收藏量：0 资源大小：3.54MB 上传时间：2022-04-21

: 超全!深度学习在计算机视觉领域的应用一览.docx 深度学习模型在目标检测领域的应用也非常广泛， R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD、YOLO、RetinaNet、CornerNet 等模型的出现，极大地提高了目标检测的准确率和效率。 3. 图像分割深度学习模型在图像分割...
评级：0 浏览量：92 收藏量：0 资源大小：35KB 上传时间：2021-12-20

: 用卷积滤波器matlab代码-State-of-the-art-algorithms-:其中包含有关自动驾驶汽车感知的所有计算机视觉和... 用卷积滤波器matlab代码收集论文，数据集，代码和其他资源，以使用深度学习进行对象检测和跟踪文件静态检测地区提案使用深度神经网络的可扩展对象检测[cvpr14] 对象识别的选择性搜索[ijcv2013] ...CornerNet
评级：0 浏览量：117 收藏量：0 资源大小：194.09MB 上传时间：2021-05-21

: yolo4_tensorflow2:tensorflow2.0实现的yolo第4版 yolo4_tensorflow2 ...一阶段的无锚目标检测器在不断发展，包括CenterNet，CornerNet，FCOS等。收集不同阶段的特征图，具有这种机制的网络，包括特征金字塔网络（FPN），路径聚合网络（PAN），BiFPN和NAS-FPN。
评级：0 浏览量：672 收藏量：2 资源大小：5.67MB 上传时间：2021-03-21

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