论文阅读：Deep MANTA: A Coarse-to-fine Many-Task Network for joint 2D and 3D vehicle analysis

这篇论文是在2017年3月22日发表在CVPR上的，作者在这篇论文中提出了一个叫做深度从粗糙到精细化的多任务卷积神经网络（Deep MANTA），该模型可以用于对一张图片中的车辆进行多任务的分析。该网络同时执行的多任务包括：车辆检测、部件定位、可见性描述和三维形状位置和方向估计。整个架构是用一种新颖的从粗糙到精细化的候选区域提取的深度网络，类似于候选区域生成网络(RPN)，但是基于此进行了改进。另

>>阅读原文<<