Proposals; Companies; Object detection; Feature extraction; Pipelines; Image resolution; Barium;
机译:基于复杂交通环境中改进的R-CNN模型的跨层融合多对象检测和识别方法
机译:组合更快的R-CNN和模型驱动聚类,用于细长物体检测
机译:多级对象检测使用更快的R-CNN和自动抖动和捕获苹果收获的摇晃位置的估算
机译:更仔细的外观:小对象检测更快的R-CNN
机译:基于R-CNN的立方体近距离检测和姿态估计更快
机译:基于更快的R-CNN算法的对象检测与跳过池算法和语境信息融合
机译:RGDINET:高效的车载对象检测,具有更快的R-CNN,用于空对地监测