Fast R-CNN（理解）
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。 0 - 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 ...
原文：Fast R-CNN中的边框回归
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不会正确的包含目标区域，如下图： 绿色边框是飞机的Ground Truth边框，绿色的是Region p ...
2019-02-18 09:50 0 3485 推荐指数：
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原文：http://blog.csdn.net/WoPawn/article/details/52463853 &创新点 规避R-CNN中冗余的特征提取操作，只对整张图像全区域进行一次特征提取； 用 RoI pooling 层取代最后一层 max pooling层 ...
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