机译:使用若干地区建议网络的速度R-CNN,在不同的天气条件下的道路车辆检测
机译:更快的R-CNN:通过区域提议网络实现实时目标检测
机译:基于轻量级网络和多层建议网络的快速交通标志检测方法
机译:基于混合区域建议和快速R-CNN的路面交通标志检测
机译:基于R-CNN的立方体近距离检测和姿态估计更快
机译:基于速度基于区域的卷积神经网络的正畸患者在正畸患者中检测早期学习的方法
机译:基于兴趣的第二个区域和高可能的区域提案网络提高了更快的R-CNN交通标志检测
机译:基于关键点密度的区域提议,用于使用具有卷积神经网络特征的区域进行细粒度目标检测和分类。