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End-to-end people detection in crowded scenes
检测效果图 题目：拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址：《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878 End-to-end people detection in crowded scenes. arXiv preprint arXiv:1506.04878, 2015. End-to-end integration of a convolutional network, deformable parts model and non-maximum suppression
1.9K60发布于 2018-05-16 - 来自专栏CreateAMind
End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning
https://arxiv.org/abs/1710.02410 End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning Felipe Codevilla A vehicle trained end-to-end to imitate an expert cannot be guided to take a specific turn at an upcoming
58710发布于 2018-07-24 - 来自专栏CreateAMind
End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning
https://arxiv.org/abs/1710.02410 End-to-end Driving via Conditional Imitation Learning Felipe Codevilla A vehicle trained end-to-end to imitate an expert cannot be guided to take a specific turn at an upcoming
96630发布于 2018-07-24 - 来自专栏蓝里小窝
阅读笔记 | End-To-End Arguments in System Design
End-to-end Arguments in System Design[J].
44330编辑于 2023-10-15 - 来自专栏GiantPandaCV
End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network
基于全卷积网络的主流目标检测器已经取得了很好的表现。然而大多数检测器仍旧需要一个手动设计的NMS后处理流程，阻碍了端到端的训练。
1.5K40发布于 2021-10-20 - 来自专栏半杯茶的小酒杯
【论文学习】End-to-End Object Detection with Transformers
DETR是Facebook在2020年提出的基于Transformer的端到端目标检测方法，克服了在传统目标检测中对Anchor和非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)等先验知识的依赖 ，简化了目标检测的处理流程。
1.9K30编辑于 2023-03-09 - 来自专栏机器学习、深度学习
语义分割--End-to-End Instance Segmentation with Recurrent Attention
End-to-End Instance Segmentation with Recurrent Attention CVPR2017 https://github.com/renmengye/rec-attend-public
1.4K80发布于 2018-01-03 - 来自专栏机器学习、深度学习
车牌识别--Towards End-to-End License Plate Detection and Recognition
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82627163 Towards End-to-End License Plate Detection
1.7K10发布于 2019-05-28 - 来自专栏后端/图像融合/机器学习/爬虫
【读论文】RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images
将多尺度的特征进行处理从而生成融合图像 融合策略不再采用简单的人工设计的方式，而是使用神经网络来融合特征信息 损失函数方面提出了新颖的损失函数，从而保证RFN有很好的特征融合效果 参考 [1] RFN-Nest: An end-to-end
74210编辑于 2024-06-19 - 来自专栏机器学习初学者精选文章
【深度学习】Panoptic FCN：真正End-to-End的全景分割
box-based和box-free的全景分割算法(以Panoptic FPN和DeeperLab为例)，最后重点讲一下中2021CVPR Oral的Panoptic FCN，个人认为是目前真正意义上的第一个End-to-End 个人认为Panoptic FCN是真正意义上的第一个end-to-end全景分割，通过将thing和stuff统一成特征描述子kernels来进行预测，同时省去了复杂后处理还有不同branch信息融合的操作
2.2K20发布于 2021-04-16 - 来自专栏人工智能前沿讲习
【源头活水】PSS：更简单有效的End-to-End检测
作者：知乎—SuperHui 地址：https://www.zhihu.com/people/super-26-11 简单介绍一下我们最近的一项关于end-to-end检测方面的工作： ? arxiv.org/pdf/2101.11782.pdf 快捷下载：本公众号后台回复【paper68】下载本论文 代码链接：即将开源 01 Motivation 我们提出了一种简单的NMS-free、end-to-end 那么现在对于实现真正的end-to-end检测只剩下NMS这个启发式的复杂的后处理操作了。 我们希望我们的工作能够带给大家一些关于End-to-End检测的新的启发。 本文目的在于学术交流，并不代表本公众号赞同其观点或对其内容真实性负责，版权归原作者所有，如有侵权请告知删除。
1.1K20发布于 2021-03-17 - 来自专栏机器学习、深度学习
车道线检测--Towards End-to-End Lane Detection: an Instance Segmentation Approach
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/89531619 Towards End-to-End Lane Detection:
1.7K30发布于 2019-05-27 - 来自专栏yhlin's blog
【论文笔记】An End-to-end Approach for Handling Unknown Slot Values in Dialogue State Tracking
An End-to-end Approach for Handling Unknown Slot Values in Dialogue State Tracking 概要 动机 以前的方法通常假设预定义的候选列表
74420编辑于 2023-02-13 - 来自专栏机器学习、深度学习
人脸检测--Face Detection with End-to-End Integration of a ConvNet and a 3D Model
Face Detection with End-to-End Integration of a ConvNet and a 3D Model ECCV2016 mxnet code：https: Pooling Layer 将人脸的十个特征点信息组合起来进行池化 7） A Face Bounding Box Regression Layer 对人脸矩形框位置进行回归微调 3.3 The End-to-End
90370发布于 2018-01-03 - 来自专栏智能算法
机器学习三人行(系列三)----end-to-end机器学习
系列二我们详细介绍了数据下载，数据透析以及数据的不同分组方式，详情请参考：机器学习三人行(系列二)----机器学习前奏，洞悉数据之美！。但是在真正进行训练之前，我们还需要对数据进行一个预处理。因为有些数据有一些缺失，以及怎么处理分类变量，归一化之类的操作，这样算法才能够表现出更好的性能。通常预处理有以下几个步骤：缺失值和离群值处理（看情况），特征表征（使模型理解数据），归一化，那么我们接着系列二一起继续学习。 一、数据清洗 再次观察数据集，通过housing.shape，可以查看数据集大小(165
1.1K80发布于 2018-04-03 - 来自专栏机器学习、深度学习
车道线检测--End-to-end Lane Detection through Differentiable Least-Squares Fitting
End-to-end Lane Detection through Differentiable Least-Squares Fitting https://github.com/wvangansbeke /LaneDetection_End2End 本文使用 CNN网络来检测车道线，end-to-end 就是输入图像，输出拟合出的车道线参数，一步到位，不用后续处理什么的。
1.5K30发布于 2019-05-29 - 来自专栏机器学习、深度学习
车牌检测识别--Towards End-to-End Car License Plates Detection and Recognition with Deep Neural Networks
Towards End-to-End Car License Plates Detection and Recognition with Deep Neural Networks https://arxiv.org
1.7K90发布于 2018-01-03 - 来自专栏计算机视觉
: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic
这就是论文的目的，将一张黑白图片着色为一张彩色图片 再看这篇文章前，最好是对神经网络有了初步的了解。文章第三部分，很大篇幅在介绍神经网络的一些基础知识。演示demo 在这篇论文中，他把上述过程描述为：使用现有大量图片数据来训练我们提出的模型，目的是使用 CIE lab颜色空间来预测灰度图像的chrominance（任意一种颜色与亮度相同的一个指定的参考色之间的差异）。 理解一下这个过程，就是我们在L（亮度）相同的点上来预测目标a*b*的值，使得目标a*b*的值与参考a*b*值之间的差异最小，得到我们的模
1.1K70发布于 2018-04-10 - 来自专栏yhlin's blog
【论文笔记】Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from Tr
BERT-DST: Scalable End-to-End Dialogue State Tracking with Bidirectional Encoder Representations from
1.8K30编辑于 2023-02-13 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练
CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end ╮(￣▽ ￣)╭ 在上一篇中，SPP-Net解决了卷积共享计算的问题，但是SPP-Net依然不是一个可以end-to-end训练的网络，所以Fast R-CNN的提出就是为了解决这个问题。 Fast R-CNN原理 设计理念 为了实现end-to-end的训练问题，Fast R-CNN首先就要解决SPP梯度无法回传的问题，其次还要整合分类和边界框回归两个损失，所以相比于之前两种算法，Fast 3.RoI pooling不再是多尺度的池化，这样一来梯度回传就会更方便，有利于Fast R-CNN实现end-to-end的训练。 那么为什么Fast R-CNN比SPP-Net更快呢，最重要的原因就是end-to-end的训练，这样训练不再是分阶段的。
64520编辑于 2022-05-09
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