计算机视觉——多尺度模型架构 参考文献

以下是一些计算机视觉中多尺度模型架构的参考文献：

1. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2016). Deep residual learning for image recognition. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp. 770-778).

2. Lin, T. Y., Dollár, P., Girshick, R., He, K., Hariharan, B., & Belongie, S. (2017). Feature pyramid networks for object detection. In Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition (pp.

相关问题

计算机视觉领域引用参考文献格式

在计算机视觉领域，常用的引用参考文献格式包括以下两种：

1. IEEE格式：IEEE是Institute of Electrical and Electronics Engineers的缩写，它是一种常用的引用参考文献格式。在IEEE格式中，参考文献的排列顺序为作者、文章或书名、期刊名或书籍出版信息、页码等要素。在文中引用时，使用方括号包含数字表示引用的参考文献序号。

2. ACM格式：ACM是Association for Computing Machinery的缩写，它也是一种常用的引用参考文献格式。在ACM格式中，参考文献的排列顺序为作者、文章或书名、期刊名或书籍出版信息、页码等要素。在文中引用时，使用方括号包含作者名和出版年份表示引用的参考文献。

在使用时，需要根据具体要求选择合适的格式。同时，不同的期刊或会议可能有自己的参考文献格式要求，需要仔细阅读对应的投稿指南。

什么是计算机视觉中的多尺度分组

计算机视觉中的多尺度分组是指将输入的图像进行多次下采样，然后对不同尺度下的图像进行分组，以便更好地理解图像中的物体。这个过程是通过使用不同大小的卷积核或池化核来实现的。在每个尺度下，图像被分成若干个子区域，这些子区域被称为“感受野”，每个感受野都被送入一个神经网络进行处理，以提取出图像中的特征。多尺度分组可以提高计算机视觉中的物体检测、分割和识别等任务的准确率。