两届CVPR最佳论文得主何恺明新作:应对样本的不平衡分布,刷新密集物体检测表现上限

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两届CVPR最佳论文得主何恺明新作:应对样本的不平衡分布,刷新密集物体检测表现上限

云栖大讲堂 2017-08-01 14:30:00 浏览1232
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雷锋网 AI 科技评论按:CV大牛何恺明在Facebook人工智能实验室的新作,一起来围观!

何恺明博士,2007年清华大学毕业之后开始在微软亚洲研究院(MSRA)实习,2011年香港中文大学博士毕业后正式加入MSRA,目前在Facebook人工智能实验室(FAIR)实验室担任研究科学家。何恺明博士最让人印象深刻的是曾两次以第一作者身份摘得CVPR最佳论文奖(2009和2016),其中2016年CVPR最佳论文为图像识别中的深度残差学习(Deep Residual Learning for Image Recognition),就是举世闻名的152层深度残差网络 ResNet-152。

两届CVPR最佳论文得主何恺明新作:应对样本的不平衡分布,刷新密集物体检测表现上限

这次,何恺明博士的新论文名为「Focal Loss for Dense Object Detection」,利用“焦距损失”的方法,应对样本不均衡的问

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