基于区域的全卷积神经网络（R-FCN）简介
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 ...
原文：全卷积神经网络FCN
卷积神经网络CNN YannLecun， 年 通过构建多层的卷积层自动提取图像上的特征，一般来说，排在前边较浅的卷积层采用较小的感知域，可以学习到图像的一些局部的特征 如纹理特征 ，排在后边较深的卷积层采用较大的感知域，可以学习到更加抽象的特征 如物体大小，位置和方向信息等 。CNN在图像分类和图像检测领域取得了广泛应用。 CNN提取的抽象特征对图像分类 图像中包含哪些类别的物体，以及图像中物体粗 ...
2018-07-19 14:49 0 1371 推荐指数：
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