《Unstructured Feature Decoupling for Vehicle Re-Identification》 文章目录 1.Abstract2.Introduction3.Methodology3.1Backbone and Symbol Definition3.2Transformer-based Featuren Decomposing Head3.2.1The Al
论文地址:R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification 概述: 【导读】美国马里兰大学、复旦大学和Gobasco人工智能实验室联合提出R-FCN-3000实时3000类目标检测框架,对R-FCN框架中的物体检测和分类进行解耦。本文对R-FCN体系结构进行修改,其中位置敏感滤波器在不同的目标类之间共享来进行定位。对于