目标检测(三) Fast R-CNN
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 ...
原文：目标检测(一) R-CNN
R CNN全称为 Region CNN，它是第一个成功地将深度学习应用到目标检测的算法，后续的改进算法 Fast R CNN Faster R CNN都是基于该算法。 传统方法 VS R CNN 传统的目标检测大多以图像识别为基础。一般是在图片上穷举出所有物体可能出现的区域框，然后对该区域框进行特征提取，运用图像识别方法进行分类，最后通过非极大值抑制输出结果。 传统方法最大的问题在特征提取部分，它 ...
2019-04-25 10:33 0 1023 推荐指数：
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