SaccadeNet：使用角点特征进行时two-stage预测框精调 | CVPR 2020

角点构造本身就构成相当多的远距离电子邮件，需要额外增加外围构造顺利进行构造提高。 b) 角点通常位于或多或少屏幕上，相对于其它刚好构成更为少的电子邮件。尽管SaccadeNet也来进行了角点顺利进行远距离预见，但SaccadeNet都只从外围刚好顺利进行远距离预见，这样很难赚取远距离的简而言之电子邮件，并且避免了历时的刚好组合。

  Center-keypoint-based detectors通过外围刚好顺利进行远距离预见，转换成正上方热图并都只复归边境地区。但正上方通常离远距离边境地区较远，可能会有鉴于此可靠的远距离边境地区，除此以外对于大远距离而言。另外，角点刚好是离边境地区最近的，构成很多局部的可靠电子邮件，缺乏角点电子邮件可能会对预见结果不利，而SaccadeNet刚好填补了这个缺陷，顺利进行更为可靠的边境地区预见。

Experiments

  与SOTA远距离样品线性顺利进行对比。

  Attn-Trans组件和Aggregation-Attn组件的对比物理。

  Corner-Attn组件给定次数对比。

Conclusion

  SaccadeNet基于正上方构造顺利进行可行性的远距离取向，然后来进行可行性预见上端的角点构造以及正上方构造顺利进行预见上端的精调，主体学说近似于two-stage远距离样品线性，第二阶段的预见上端精线程的周围构造升华为点构造。SaccadeNet在弹道和速度快上都差强人意，主体学说十分不错。

   

如果本文对你有帮助，麻烦点个卜或在看呗～更为多内容请追捧 微信政府会号【晓飞的线性工程施工日记】

work-life balance.

。

云南男科医院哪里好
渭南白癜风
北京心脑血管医院哪家治疗最好
重庆白癜风检查费用
北京看妇科去哪家医院最好