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目标检测-- DeNet: Scalable Real-time Object Detection with Directed Sparse Sampling
人脸识别
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本文提出了一种可扩展的实时目标检测方法,旨在提高目标检测的速度和扩展性。该方法包括两个主要步骤:1)利用角点提取候选区域,并设计一个轻量级的卷积神经网络来学习目标的边界框和类别;2)在目标检测中采用定向稀疏采样技术,以减少计算量和提高检测速度。实验结果表明,该方法在速度和扩展性方面均优于现有的目标检测方法。
用户1148525
2018-01-03
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