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现代CNN(卷积神经网络)作为DetectNet旋转不变吗?

众所周知,nVidia DetectNet - 用于物体检测的CNN(卷积神经网络)基于Yolo/DenseBox的方法:https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-object-detection-digits/

DetectNet是流行的GoogLeNet网络的扩展.扩展类似于Yolo和DenseBox 论文中采用的方法.

如图所示,DetectNet可以检测任何轮换的对象(汽车):https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/detectnet-deep-neural-network-object-detection-digits/

在此输入图像描述

现代CNN(卷积神经网络)作为DetectNet旋转不变吗?

我可以使用一个相同的物体旋转角度在数千个不同的图像上训练DetectNet,以检测任何旋转角度的物体吗?

在此输入图像描述

那么旋转不变的是什么:Yolo,Yolo v2,基于DetectNet的DenseBox?

machine-learning computer-vision neural-network deep-learning conv-neural-network

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