自然:対応するサンプルとグランドトゥルース、適切なサンプルを選択して、実際のシーンに対応する方法
アンカーは:、難易度の回帰問題を軽減分類のためのサンプル選択的なアプローチを提供するために追加します。問題:ファジー干渉および背景特性を位置決めします。
原産地:
1.DenseBox
証明:1、シングルFCN深刻な閉塞を検出することができ、異なるスケールをターゲット
図2に示すように、予測バウンディングボックスの出力単一FCN複数の信頼度スコアを生成しながら
3、
自然:対応するサンプルとグランドトゥルース、適切なサンプルを選択して、実際のシーンに対応する方法
アンカーは:、難易度の回帰問題を軽減分類のためのサンプル選択的なアプローチを提供するために追加します。問題:ファジー干渉および背景特性を位置決めします。
原産地:
証明:1、シングルFCN深刻な閉塞を検出することができ、異なるスケールをターゲット
図2に示すように、予測バウンディングボックスの出力単一FCN複数の信頼度スコアを生成しながら
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