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谷歌提出Context R-CNN
由于静态相机的拍摄场景固定，拍摄图像中的背景异常重复，因此没有足够充分的数据多样性，机器学习模型将倾向于学习背景，使其在新场景下缺乏足够的泛化性。为了解决这一问题，来自谷歌的研究人员提出了一种基于时域上下文的互补方法Context R－CNN，提升了目标检测模型在全新相机设置场景下的泛化性。
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