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【2h】

C-RPNs: Promoting object detection in real world via a cascade structure of Region Proposal Networks

机译：C-RPN：通过区域提案网络的级联结构促进现实世界中的对象检测

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Dongming Yang; YueXian Zou; Jian Zhang; Ge Li;
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年度 2019
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1. C-RPNs: Promoting object detection in real world via a cascade structure of Region Proposal Networks [J] . Yang Dongming, Zou YueXian, Zhang Jian, Neurocomputing . 2019,第Nova20期

机译：C-RPN：通过区域提议网络的级联结构在现实世界中促进对象检测
2. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks [J] . Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence . 2017,第6期

机译：更快的R-CNN：通过区域提议网络实现实时目标检测
3. Cascade region proposal and global context for deep object detection [J] . Zhong Qiaoyong, Li Chao, Zhang Yingying, Neurocomputing . 2020,第Juna28期

机译：级联区域建议和深度对象检测的全局背景
4. Cascade Region Proposal Networks for Object Detection in the Wild [C] . Dongming Yang, Yuexian Zou IEEE International Conference on Multimedia and Expo . 2019

机译：用于野外目标检测的级联区域提议网络
5. Performance Evaluation of Object Proposal Generators for Salient Object Detection [D] . Kotamraju, Sai Prajwal. 2019

机译：目标提议生成器用于显着目标检测的性能评估
6. An Enhanced Region Proposal Network for object detection using deep learning method [O] . Yu Peng Chen, Ying Li, Gang Wang 2012

机译：使用深度学习方法的目标检测增强区域提案网络
7. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks [O] . Ren, Shaoqing, He, Kaiming, Girshick, Ross, 2016

机译：更快的R-CNN：通过区域提案实现实时目标检测网络
8. Keypoint Density-Based Region Proposal for Fine-Grained Object Detection and Classification Using Regions with Convolutional Neural Network Features. [R] . Turner, J. T., Gupta, K., Morris, B., 2015

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。

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