在SFU（Selective Forwarding Unit）网络结构中，仍然有中心节点媒体服务器，但是中心节点只负责转发，不做合流、转码等资源开销较大的媒体处理工作，所以服务器的压力会小很多，服务器配置也不像MCU的要求那么高。每个参与者需要1个上行链路和N-1个下行链路，带宽消耗低于Mesh，但是高于MCU。 我们
论文 Selective Kernel Networks We propose a dynamic selection mechanism in CNNs that allows each neuron to adaptively adjust its receptive field size based on multiple scales of input information.However, some other RF properties of cortical neurons have
早期的RCNN目标检测算法中使用selective search算法来产生region proposals. 该算法的大致流程如下： 1、利用图分割算法将图像分成不同的区域，并为这些区域产生相应的包围框 2、计算包围框之间的相似度，相似度可以分为四个部分（颜色相似度、纹理相似度和大小，相交约束），合并相近的包
@目录一、REGION CNN1.1 原理1.2 候选区域生成方法1.3 训练过程1.4 R-CNN的计算瓶颈二、Fast RCNN2.1 改进点2.2 网络结构2.3 ROI Pooling2.4 损失函数2.5 总结三、Faster R-CNN3.1 RPN网络3.2 损失函数3.3 训练步骤 一、REGION CNN 1.1 原理 滑窗法是一种行之有效的暴力方法，先生
前戏 最近出了很多论文，各种SOTA。比如（点击可访问）： 商汤等提出：统一多目标跟踪框架 亚马逊提出：用于人群计数的尺度感知注意力网络 今天po的改进SRN人脸检测算法（Improved Selective Refinement Network for Face Detection），其刚刚击败半个月前中星微提出的的VIM-FD算法，所以为目前人脸检
作者: J. R. R. Uijlings, K. E. A. van de Sande, T. Gevers, A. W. M. Smeulders. 引用: Uijlings, Jasper RR, et al. "Selective search for object recognition." International journal of computer vision, 104(2) (2013): 154-171. 引用次数: 803(Google Scholar,by
Deep Networks with Internal Selective Attention through Feedback Connections Abstract 传统的卷积神经网络是静止的、前馈（feedforward）的。他们在评估过程中既不改变参数，也不使用从高层到低层的反馈。然而，真正的大脑会。我们的Deep Attention Selective Network(da
