Fugu-MT 論文翻訳(概要): VIPriors Object Detection Challenge

論文の概要: VIPriors Object Detection Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.08170v1
Date: Thu, 16 Jul 2020 08:10:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-09 23:14:41.857057
Title: VIPriors Object Detection Challenge
Title（参考訳）: VIPriors Object Detection Challenge
Authors: Zhipeng Luo, Lixuan Che
Abstract要約: 本稿では,データの特徴を解析し,有効なデータ拡張手法を提案する。私たちはソフトnmとモデル融合を巧みに利用することで多くの利益を得ます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.313954050744233
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper is a brief report to our submission to the VIPriors Object Detection Challenge. Object Detection has attracted many researchers' attention for its full application, but it is still a challenging task. In this paper, we study analysis the characteristics of the data, and an effective data enhancement method is proposed. We carefully choose the model which is more suitable for training from scratch. We benefit a lot from using softnms and model fusion skillfully.
Abstract（参考訳）: 本稿は,vipriors object detection challengeへの提案に対する簡単な報告である。オブジェクト検出は、そのフル応用で多くの研究者の注目を集めているが、それでも難しい課題である。本稿では,データの特徴を解析し,効果的なデータエンハンスメント手法を提案する。私たちは、スクラッチからトレーニングに適したモデルを慎重に選択します。 softnmsとmodel fusionを巧みに利用することで多くの恩恵を受けています。

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