Faster R-CNN
 目标检测的复杂性由如下两个因素引起, 1. 大量的候选框需要处理, 2. 这些候选框的定位是很粗糙的, 必须被微调 Faster R-CNN 网络将提出候选框的网络(RPN)和检测网络(Fast R-CNN)融合到一个网络架构中, 从而很优雅的处理上面的两个问题, 即候选框的提出和候选框 ...
原文：Faster R-CNN简介及其发展 by hs
一 简介 发展的过程大体可以概括为R CNN Fast R CNN Faster R CNN Mask R CNN,都是将神经网络应用于目标检测的典型代表，首先是R CNN将CNN应用于目标检测中取得了较大的成效，后面几个网络都是在前面的基础上进行了改进，在速度和准确率方面都有了很大的提升。 个人的见解就是所有的改进的原则都是尽可能将任务都交给神经网络来完成，这样的话不仅在检测速度上会有很大的提升 ...
2019-05-14 11:29 0 673 推荐指数：
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