Grid RCNN 阅读笔记

1. 摘要 Abstract 与传统回归不同，Grid RCNN利用全卷积结构来抓取了空间信息。设计一种多点，而非只用两个独立的点，的监督形式来编码更多的线索，为了减少具体的点的不准确推测的影响。为了充分发挥网格点的相关性的优势， 我们采用了两阶段融合侧率来融合邻网格点的特征图。网格限制的定位方法很容易拓展到不同的检测框架中。Grid RCNN是高质量的物体检测策略。和Res50的Faster R

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