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混合池化卷积网络对物体检测的精度和训练收敛速度的改进
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了深层分层网络HyperNet，用于处理区域提案生成和目标检测。HyperNet通过结合图像的深层、中间和浅层特征，实现了端到端的联合训练策略，并在PASCAL VOC 2007和2012检测数据集上取得了领先的召回率和目标检测准确度。
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关键要点
- 提出了深层分层网络 HyperNet，用于区域提案生成和目标检测。
- HyperNet 结合了图像的深层、中间和浅层特征，采用端到端的联合训练策略。
- 在 PASCAL VOC 2007 和 2012 检测数据集上，HyperNet 达到了领先的召回率和目标检测准确度。
- 每张图像仅使用 100 个提案进行处理。
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