目标检测：Region Proposal by Guided Anchoring (GA-RPN).

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Comparing the differences between Faster RCNN and RPN+BF in pedestrain detection By zyq&cyq Introduction 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。随着深度学习的性能的优越性，将深度学习的方法应用到行人中以提高检测准确率。本工程分别采用Faster R-CNN和RPN+BF网络，对Caltech数据集进行训练和测试，并比较两者的结果。 This code has been tested on Ubuntu 16.04 with MATLAB 2014b and CUDA 7.5. Citing RPN+BF @article{zhang2016faster, title={Is Faster R-CNN Doing Well for Pedes

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计算机视觉与深度学习 | 目标检测综述（RCNN、RPN、YOLOv1 v2 v3、FPN、Mask RCNN、SSD代码类）-附件资源

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连体-RPN-火炬 介绍 我的同学已提供。 如有任何疑问，请随时与我们联系。 这是带有PyTorch的对的重新实现，已在CVPR2018上接受。 Code_v1.0可用于转换，您应该将数据集更改为VOT格式（左上角和w，h）。 如果序列中有中断，则使用“ 0,0,0,0”替换该帧的信息。 数据集树 -root/class1/img1.jpg /... /imgN.jpg /groundtruth.txt 引文 Paper: @InProceedings{Li_2018_CVPR, author = {Li, Bo a

翻译Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector_202