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CVPR2020|深蘭科技挑戰(zhàn)復(fù)雜場(chǎng)景，獲霧天條件目標(biāo)檢測(cè)挑戰(zhàn)賽冠軍

2020-07-02 15:08

實(shí)驗(yàn)結(jié)果（本地驗(yàn)證集）

由于最終結(jié)果以docker形式提交，為了保證模型效果，并沒(méi)有采用多模型或者多尺度融合。因?yàn)槿诤鲜褂胹oft＿nms，很多框并不會(huì)去掉只是變?yōu)榈头纸Y(jié)果。尤其在這個(gè)數(shù)據(jù)集上，模型誤檢較多，多模型或多尺度融合后會(huì)引入更多的誤檢框，很可能導(dǎo)致得分會(huì)變得很低。

參考文獻(xiàn)

［1］DaiJ，QiH，XiongY，etal．DeformableConvolutionalNetworks［J］．2017．

［2］LinTY，Dollár，Piotr，GirshickR，etal．FeaturePyramidNetworksforObjectDetection［J］．2016．

［3］CaiZ，VasconcelosN．CascadeR－CNN：DelvingintoHighQualityObjectDetection［J］．2017．

［4］SongG，LiuY，WangX．RevisitingtheSiblingHeadinObjectDetector［J］．2020．

［5］Qin，X．，Wang，Z．，Bai，Y．，Xie，X．，＆Jia，H．（2020）．FFA－Net：FeatureFusionAttentionNetworkforSingleImageDehazing．ArXiv，abs／1911．07559．

［6］Wu，Y．，Chen，Y．，Yuan，L．，Liu，Z．，Wang，L．，Li，H．，＆Fu，Y．（2019）．RethinkingClassificationandLocalizationinR－CNN．ArXiv，abs／1904．06493．

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