sparse r-cnn: end-to-end object detection with learnable proposals

Sparse R-CNN是一种端到端的物体检测方法，其中使用可学习的提议来检测目标。与传统的R-CNN方法不同，Sparse R-CNN使用了稀疏的特征图来提高检测效率。该方法在多个数据集上进行了测试，并取得了很好的性能。

相关问题

Sparse R-CNN

Sparse R-CNN是一种用于目标检测的深度学习算法。它是在Faster R-CNN基础上提出的一种改进方法，主要解决了Faster R-CNN在处理大规模稀疏数据时速度较慢的问题。Sparse R-CNN的核心思想是在Faster R-CNN的基础上添加了一个Sparse Convolutional Layer，用于处理稀疏特征图，从而提高了算法的运行速度。同时，Sparse R-CNN还使用了类似于Mask R-CNN的ROI Align技术，使得算法在处理不同大小的目标时更加准确。

dynamic sparse r-cnn

动态稀疏R-CNN是一种物体检测算法，其特点是在训练时使用动态稀疏正则化来学习网络中的稀疏性，从而提高检测精度和效率。其主要原理是在训练期间，对网络中的某些参数进行稀疏性正则化，使得网络能够更好地利用稀疏性。该算法在物体检测领域取得了很好的效果，可以用于计算机视觉、自动驾驶等领域。