Fast RCNN建立在以前使用深度卷积网络有效分类目标proposals的工作的基础上。使用了几个创新点来改善训练和测试的速度，同时还能增加检测的精确度。Fast RCNN训练VGG16网络的速度是RCNN速度的9倍，测试时的速度是其的213倍。与SPPnet对比，Fast RCNN训练 ...

Faster R-CNN由一个推荐区域的全卷积网络和Fast R-CNN组成, Fast R-CNN使用推荐区域。整个网络的结构如下： 1.1 区域推荐网络 输入是一张图片（任意大小）， 输出是目标推荐矩形框的集合，以及相应的目标打分。网络的前面使用了一个基本的卷积层集合 ...

下面的介绍都是基于VGG16 的Faster RCNN网络，各网络的差异在于Conv layers层提取特征时有细微差异，至于后续的RPN层、Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同. 一）、整体框架 我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能 1)、Conv layers提取 ...

论文 论文翻译 Faster R-CNN 主要分为两个部分： RPN（Region Proposal Network）生成高质量的 region proposal； Fast R-CNN 利用 region proposal 做出检测。 在论文中作者将 RPN ...

intractable棘手的，难处理的 posterior distributions后验分布 directed probabilistic有向概率 appro ...

Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题。我们提出了FactorVAE方法，通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦。我们展示 ...

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 深度神经网络中用于视觉识别的空间金字塔池化 ...

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