Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Lee, Seungkwan"'
Despite the extensive adoption of machine learning on the task of visual object tracking, recent learning-based approaches have largely overlooked the fact that visual tracking is a sequence-level task in its nature; they rely heavily on frame-level
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.05810
Autor:
Jeong, Jonghu, Cho, Minyong, Benz, Philipp, Hwang, Jinwoo, Kim, Jeewook, Lee, Seungkwan, Kim, Tae-hoon
Deep learning models are increasingly deployed in real-world applications. These models are often deployed on the server-side and receive user data in an information-rich representation to solve a specific task, such as image classification. Since im
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.02482
Bounding-box regression is a popular technique to refine or predict localization boxes in recent object detection approaches. Typically, bounding-box regressors are trained to regress from either region proposals or fixed anchor boxes to nearby bound
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.06805
Autor:
Kim, Jinkwan, Lee, Seungkwan, Bhattacharjee, Rakesh, Khalyfa, Abdelnaby, Kheirandish-Gozal, Leila, Gozal, David
Publikováno v:
In Chest July 2010 138(1):91-99
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.