【转】何恺明团队提出Focal Loss，目标检测精度打破现有记录
转自：http://www.win7999.com/news/142051630.html 翻译|AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔，尚岩奇 他可谓神童。 2009年，在 IEEE 举办的 CVPR 大会上，还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”艳惊四座，获最佳论文
相关文章
- 1. 目标检测之focal loss
- 2. 目标检测 RetinaNet 高精确度单段检测模型 Focal Loss
- 3. 目标检测之Focal Loss（Retinanet）
- 4. 目标检测--Focal Loss for Dense Object Detection
- 5. 目标检测之RetinaNet(Focal Loss)
- 6. 目标检测总结：focal loss 和 RetinaNet
- 7. 目标检测“Focal Loss for Dense Object Detection”
- 8. 目标检测focal loss 和 loss rank mining笔记
- 9. 目标检测中Loss函数：Focal Loss反向求导
- 10. 何恺明大神的「Focal Loss」，如何更好地理解？
- 更多相关文章...
- • ASP.NET Razor - 标记 - ASP.NET 教程
- • ADO Recordset（记录集） - ADO 教程
- • Github 简明教程
- • IDEA下SpringBoot工程配置文件没有提示
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 目标检测之focal loss
- 2. 目标检测 RetinaNet 高精确度单段检测模型 Focal Loss
- 3. 目标检测之Focal Loss（Retinanet）
- 4. 目标检测--Focal Loss for Dense Object Detection
- 5. 目标检测之RetinaNet(Focal Loss)
- 6. 目标检测总结：focal loss 和 RetinaNet
- 7. 目标检测“Focal Loss for Dense Object Detection”
- 8. 目标检测focal loss 和 loss rank mining笔记
- 9. 目标检测中Loss函数：Focal Loss反向求导
- 10. 何恺明大神的「Focal Loss」，如何更好地理解？