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    R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

    我们提出了基于区域的全卷积网络,用于精确和有效的目标检测。与之前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN)相比,我们的基于区域的检测器是全卷积的,几乎所有计算都在整个图像上共享。为了实现这一目标,我们提出了位置敏感的分数映射来解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移方差之间的矛盾。因此,我们的方法可以很自然地采用完全卷积的图像分类器骨干网络,如最新的残差网络(ResNets),用于目标检测。我们使用101层ResNet在PASCAL VOC数据集上显示了很有竞争的结果(例如,在2007年的集上显示了83.6%的mAP)。同时,我们的结果在测试时的速度为每张图像170ms,比Faster R-CNN对应图像快2.5-20倍。

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    [Intensive Reading]目标检测(object detection)系列(七) R-FCN:位置敏感的Faster R-CNN

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