扫码关注下方公众号： Python编程与深度学习 ，领取配套学习资源，并有不定时深度学习相关文章及代码分享。 背景 经典的R CNN存在以下几个问题： 训练分多步骤 先在分类数据集上预训练，再进行fine tune训练，然后再针对每个类别都训练一个线性SVM分类器，最后再用regressors对bounding box进行回归，并且bounding box还需要通过selective search ...
2018-11-04 12:15 2 26794 推荐指数：
对几种常用的用于目标检测算法的理解 1 CNN 概述 1.1神经元 神经元是人工神经网络的基本处理单元，一般是多输入单输出的单元，其结构模型如图１所示。 图1.神经元模型 其中：Xi 表示输入信号； ｎ 个输入信号同时输入神经元 ｊ 。 Wij表示输入信号Xi与神经元 ｊ 连接的权重 ...
1、grandfather: R-CNN网络 结构如下： 工作流程： Input(an image) Proposals(~2K个，在使用CNN提取特征之前还要先resize) feature maps 每类得分，再经过NMS筛选，再使用手工设计的回归器进行box ...
Fast R-CNN是一个基于区域的目标检测算法。Fast R-CNN建立在先前的工作之上，并有效地使用卷积网络分类目标建议框。与先前的工作相比，使用几点创新改善了训练和测试时间并增加了检测准确率。 2. Fast R-CNN结构和训练 图1展示了Fast R-CNN的结构。该网络输入 ...
看到一篇循序渐进讲R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN演进的博文，写得非常好，摘入于此，方便查找和阅读。 object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个 ...
，同时引入候选框信息，提取相应候选框特征； Fast R-CNN 网络末尾采用并行的不同的全连接层，可同时输 ...
前面对R-CNN系的目标检测方法进行了个总结，其中对目标的定位使用了边框回归，当时对这部分内容不是很理解，这里单独学习下。 R-CNN中最后的边框回归层，以候选区域(Region proposal)为输入，来对Region proposal中包含的目标进行准将的定位。但是，这个输入的候选区域通常 ...
引言 之前学习了 R-CNN 和 SPPNet，这里做一下回顾和补充。 问题 R-CNN 需要对输入进行resize变换，在对大量 ROI 进行特征提取时，需要进行卷积计算，而且由于 ROI 存在重复区域，所以特征提取存在大量的重复计算； SPPNet 针对 R-CNN 进行了改进，其利用 ...
object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片 ...
