Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/95178
Nhan đề: Dlafs cascade R-CNN: an object detector based on dynamic label assignment
Tác giả: Bui, Cao Doanh
Vo, Duy Nguyen
Nguyen, Khang
Từ khoá: Object detection
Marine vehicle
Cascade R-CNN
Dynamic training
Document detection
Năm xuất bản: 2022
Tùng thư/Số báo cáo: Journal of Computer Science and Cybernetics;Vol.38, No.02 .- P.131-146
Tóm tắt: Object detection based on Deep Learning is the revolution of computer science in general and related problems of object detection in particular. In particular, recently, two-stage or multi-stage methods of the R-CNN family have shown outstanding results. These methods have two steps in common: Generating proposal boxes and object classification. In the step of the generating proposal, a Regional Proposal Network (RPN) will be learned to suggest high probability regions in the image, and the part of Label Assignment for RPN is of great interest. If the samples are obtained well, RPN will learn well and help the efficiency of the next stage increase sharply. In this study, we investigate and study to improve the object detection performance when applying Dynamic Label Assignment on the first stage of Cascade R-CNN called DLAFS Cascade R-CNN and perform some experiments to prove the effectiveness. Our DLAFS Cascade R-CNN outperform previous methods on three datasets: SeaShips (+0.2% AP), UIT-DODV (+5.7% AP), MS-COCO (+2.8% AP).
Định danh: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/95178
ISSN: 1813-9663
Bộ sưu tập: Tin học và Điều khiển học (Journal of Computer Science and Cybernetics)

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_
  Giới hạn truy cập
5.42 MBAdobe PDF
Your IP: 3.135.215.149


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.