Multi level refinement enriched feature pyramid network for scale and class imbalance in object detection
Object detection becomes challenging due to feature unbalancing, less contextual information and class imbalance. The feature pyramid has been used to learn multiscale representation in modern detectors. However, the current version of the feature pyramid failed to integrate useful semantic informat...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Aziz, Lubna |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | English |
منشور في: |
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | http://eprints.utm.my/id/eprint/101479/1/LubnaAzizPSC2022.pdf.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Multiple objects tracking using blackboard, pyramid and transputers /
بواسطة: Pang, Chiun Min
منشور في: (1993) -
An enhanced android botnet detection approach using feature refinement
بواسطة: Anwar, Shahid
منشور في: (2019) -
Fusion Of Global Shape And Local Features Using Multi Classifier Framework For Object Class Recognition
بواسطة: Manshor, Noridayu
منشور في: (2013) -
Class imbalance learning for network fault prediction
بواسطة: Kok, Leonard Jin Yin
منشور في: (2020) -
Biodiversity data model using pyramid framework
بواسطة: Kamruzzaman, A. Z. M.
منشور في: (2007)