このテクニカルレポートでは、SODA10Mチャレンジの継続的なオブジェクト検出トラックに対するアプローチを紹介します。 ResNet50-FPNをベースラインとして採用し、最終的な提出モデルのためにい

arxiv_reader のブックマーク 2021/10/26 12:35

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4710262459528215330/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.13064v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2110.13064v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2110.13064v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">SODA10Mチャレンジ2021の2位ソリューション-継続的な検出トラック</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/self-supervised">self-supervised</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22autonomous%20driving%22">autonomous driving</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/detection">detection</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">このテクニカルレポートでは、SODA10Mチャレンジの継続的なオブジェクト検出トラックに対するアプローチを紹介します。 ResNet50-FPNをベースラインとして採用し、最終的な提出モデルのためにい</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20211026#bookmark-4710262459528215330"><span class="datetime-body">2021/10/26 12:35</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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