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kl-loss
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***kl-loss***是一种用于精确目标检测的不确定边界框回归模型，该模型提出了一种新颖的计算边界框损失代价的方法。 在MS-COCO数据集上，该模型将VGG-16 Faster R-CNN的平均精度（AP）从23.6％提高到29.1％；对于ResNet-50-FPN Mask R-CNN，该模型将AP和AP90分别提高了1.8％和6.2％，远优于目前的最好边界框优化方法。
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kl-loss | 项目
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创建时间：01/08/2020 10:54 PM
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