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G-RMI – Gagnant en 2016 Détection COCO (Détection d'objet)

G-RMI - Gagnant en 2016 Détection COCO (Détection d'objet)


Guide de sélection d'une architecture de détection: accélération de R-CNN, R-FCN et SSD

TSon temps, G-RMI, Recherche Google et intelligence machine, qui a remporté le 1ère place au défi de détection MS COCO 2016 est examiné. G-RMI est le nom de l'équipe participant au défi. Ce n'est pas un nom pour une approche proposée. Parce qu'ils n'ont aucune idée innovante, telle que la modification de l'architecture d'apprentissage en profondeur pour gagner le défi. Le nom de l’article intitulé «Compromis vitesse / précision pour les détecteurs d’objets convolutionnels modernes» donne ils systématiquement étudié sur différents types de détecteurs d'objets et d'extracteurs de fonctionnalités. Plus précisément:

Ils ont également analysé les effets d'autres paramètres tels que la taille de l'image d'entrée et le nombre de propositions de régions. Enfin, un ensemble de plusieurs modèles a obtenu les résultats les plus récents et a remporté le défi. Et il est publié dans CVPR 2017 avec plus de 400 citations. (SH Tsang @ Medium)

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