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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.6
- 수록면
- 1,056 - 1,059 (4page)
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RepPoints (Representative Points) recently showed that the anchor-free object detector could achieve competitive performance due to the adaptive representation. In this paper, we improve the representation power of RepPoints through the Intersection-over-Union (IoU) supervision. By adding the IoU estimation branch and loss, the network can learn to move the RepPoints toward more semantic locations. After training, the estimated IoU value is also used as the localization confidence in the Non-Maximum-Suppression (NMS) stage. Experimental results show that the proposed method is more accurate than the existing methods.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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