专栏名称: 旷视MEGVII
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CVPR 2019 | 旷视研究院提出新型损失函数:改善边界框模糊问题

旷视MEGVII  · 公众号  · AI  · 2019-04-20 18:15
全球计算机视觉三大顶级会议之一 CVPR 2019 将于当地时间 6 月 16-20 日在美国洛杉矶举办。届时,旷视首席科学家、研究院院长孙剑博士将带领团队远赴盛会,助力计算机视觉技术的交流与落地。在此之前,旷视每周都会介绍一篇被 CVPR 2019 接收的论文,本文是第 6篇,提出了一种新的带有不确定性的边界框回归损失,可用于学习更准确的目标定位。       论文名称:Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection论文链接:https://arxiv.org/abs/1809.08545导语简介方法边界框参数化使用KL损失的边界框回归方差投票实验消融实验准确的目标检测在PASCAL VOC 2007上的实验结论参考文献往期解读导语大规模目标检测数据集会尽可能清晰地定义基本 ground truth 边界框。但是,可以 ………………………………

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