R-FCN 原理 R-FCN作者指出在图片分类网络中具有平移不变性(translation invariance),而目标在图片中的位置也并不影响分类结果;但是检测网络对目标的位置比较敏感.因此Faster R-CNN将ROI的特征提取操作放在了最后分类网络中间(靠后的位置)打破分类网络 ...
R FCN论文阅读 R FCN: Object Detection viaRegion based Fully Convolutional Networks 目录 作者及相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结 参考文献 作者及相关链接 作者: 作者链接:代季峰,何恺明,孙剑 论文链接:论文传送门 代码链接:matlab版,python版 方法概括 R FCN解决问题 目标检测 整个R FCN ...
2017-01-13 14:44 1 28653 推荐指数:
R-FCN 原理 R-FCN作者指出在图片分类网络中具有平移不变性(translation invariance),而目标在图片中的位置也并不影响分类结果;但是检测网络对目标的位置比较敏感.因此Faster R-CNN将ROI的特征提取操作放在了最后分类网络中间(靠后的位置)打破分类网络 ...
R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks R-FCN 的网络结构: 不同于之前的fast/faster R-CNN的region-based,paper中的new ...
论文题目:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 论文链接:论文链接 论文代码:Caffe版本链接地址;Python版本链接地址;Deformable R-FCN版本链接 ...
http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年毕业 ...
R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018-02-06 11:43:35 论文地址:R-FCN: Object ...
注:1.本博文持续更新中,文章较长,可以收藏方便下次阅读。2.本人原创,谢绝转载。 1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective ...
RCNN系列、Fast-RCNN、Faster-RCNN、R-FCN检测模型对比 一.RCNN 问题一:速度 经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域,之后仅在这些候选区域上提取特征,进行判断。 问题二:训练集 经典的目标检测 ...
在 Faster R-CNN 中,检测器使用了多个全连接层进行预测。如果有 2000 个 ROI,那么成本非常高。 R-FCN 通过减少每个 ROI 所需的工作量实现加速。上面基于区域的特征图与 ROI 是独立的,可以在每个 ROI 之外单独计算。剩下的工作就比较简单了,因此 R-FCN ...